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- 2025年Memory最全综述！AI Agent记忆统一分类体系 . . .
Agent Memory 全景图，将记忆系统比作 Agent 的大脑海马体，连接了感知（Input）、规划（Planning）和行动（Action），并明确了其与 LLM 参数记忆及外部工具（Tools）的交互边界。 02 问题痛点 目前的 Agent 记忆实现五花八门。有的仅仅是将对话历史存入 List（Token-level），有的使用向量数据库（Vector Store
- Measuring relational memory in older and younger adults
Described as a cognitive process, relational memory supports memory for all manner of relations between stimuli
- Agent 记忆持久化：让 AI 从金鱼变成老搭档 | 棱镜空间
深入解析 2026 年生产级 AI Agent 的记忆持久化架构：从「金鱼困境」出发，系统讲解语义记忆、情景记忆、工作记忆、程序记忆四种类型，以及 Mem0、Letta、LangMem 等开源方案的实现路径与选型对比。
- 学界 | DeepMind提出关系RNN：记忆模块RMC解决关系推理难题
在本论文中，我们首先确认了标准记忆架构在执行需要深入理解实体连接方式的任务（即涉及关系推理的任务）时可能会比较困难。 然后我们利用新的记忆模块 Relational Memory Core（RMC）改进这些缺陷，RMC 使用 Multi-head 点积注意力令记忆相互影响。
- Cognitive neuroscience perspective on memory: overview and summary
This paper explores memory from a cognitive neuroscience perspective and examines associated neural mechanisms It examines the different types of memory: working, declarative, and non-declarative, and the brain regions involved in each type The
- 论文笔记 -《Relation Memory Argument Language Model》
本文介绍了一种结合Transformer LM和GNN的方法，通过检索和利用关系三元组改进模型生成效果。 实验对比了多种关系抽取方法，并探讨了M长度、动态OpenIE等因素对模型性能的影响。 结果显示，关系向量和tf-idf策略有助于降低实体词的 perplexity 和提高生成文本的连贯性和知识相关性。 使用transformer LM最后一层的向量检索最近邻的k个句子，基于当前输入和检索的token向量建立GNN，提高模型的生成效果。 实体提取方法：采用《Ratinov and Roth, 2009; Nadeau and Sekine, 2007》提取。 关系检索方法：提取之后进行关系检索，因为简单，所以关系三元组的检索采用关键词检索。 实体打分采用tf-idf 。
- AI Agent记忆系统深度实现：从短期记忆到长期人格的演进
通过混合检索策略与动态记忆权重算法，实现千万级记忆条目下94 7%的精准召回，对话连贯性提升67%。 提供可直接嵌入ReAct AutoGPT架构的Memory模块代码，包含记忆巩固、梦境回放、人格漂移抑制等前沿技术，助你打造具有持续学习能力的智能体。
- 【AI大模型教程】一文解析AI 智能体 8 种常见的记忆 . . .
尽管有Mem0等优秀的开源框架，我们仍然有必要从原理上来理解不同的Memory策略，这有助于在项目中评估、选择与实现最合适的Memory方案。 本文将剖析8种常见的AI记忆方案，分析其原理、特点和场景，并用模拟代码帮助理解。 全量记忆：不遗忘任何内容
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