AI智能体时代中的记忆：形式、功能与动态综述

记忆已成为并将继续成为基于基础模型的智能体的核心能力。它支撑着长程推理、持续适应以及与复杂环境的有效交互。随着智能体记忆研究的快速扩张并吸引空前关注，该领域也日益呈现碎片化。当前统称为"智能体记忆"的研究工作，在动机、实现、假设和评估方案上往往存在巨大差异，而定义松散的记忆术语的激增进一步模糊了概念上的清晰度。诸如长/短期记忆之类的传统分类法已被证明不足以捕捉当代智能体记忆系统的多样性和动态性。 本综述旨在提供当前智能体记忆研究最新且全面的图景。我们首先清晰地界定智能体记忆的范围，并将其与大型语言模型记忆、检索增强生成和上下文工程等相关概念区分开来。然后，我们通过形式、功能和动态三个统一的视角来审视智能体记忆。 * 从形式视角，我们识别了智能体记忆的三种主要实现方式，即标记级记忆、参数化记忆和潜在记忆。 * 从功能视角，我们超越了粗略的时间分类，提出了一个更细粒度的分类法，区分了事实性记忆、经验性记忆和工作记忆。 * 从动态视角，我们分析了在智能体与环境交互的过程中，记忆如何随时间被形成、演化和检索。

为支持实证研究和实际开发，我们汇编了一份关于代表性基准测试和开源记忆框架的全面总结。在整合梳理之外，我们阐明了对于新兴研究前沿的前瞻性视角，包括面向自动化的记忆设计、强化学习与记忆系统的深度融合、多模态记忆、多智能体系统的共享记忆以及可信度问题。 我们希望本综述不仅能作为现有工作的参考，更能作为一个概念基础，促使人们将记忆重新思考为设计未来智能体智能时的一等原语。

1 引言

过去两年，我们看到性能日益强大的大语言模型（LLM）已势不可挡地进化为强大的AI智能体（Matarazzo and Torlone, 2025; Minaee et al., 2025; Luo et al., 2025）。这些基于基础模型的智能体在多个领域——如深度研究（Xu and Peng, 2025; Zhang et al., 2025o）、软件工程（Wang et al., 2024i）和科学发现（Wei et al., 2025c）——取得了显著进展，持续推动着通往通用人工智能（AGI）的进程（Fang et al., 2025a; Durante et al., 2024）。尽管早期的"智能体"概念高度异构，但学界已逐渐达成共识：除了纯粹的大语言模型骨干外，一个智能体通常还需具备推理、规划、感知、记忆和使用工具等能力。其中一些能力，如推理和工具使用，已通过强化学习在很大程度上内化于模型参数之中（Wang et al., 2025l; Qu et al., 2025b），而另一些则仍然高度依赖于外部的智能体框架。这些组件共同作用，将大语言模型从静态的条件生成器转变为可学习的策略，使其能够与多样的外部环境交互并随时间自适应地演化（Zhang et al., 2025f）。 在这些智能体的核心能力中，记忆 尤为关键，它明确地促成了从静态大语言模型（其参数无法快速更新）到自适应智能体的转变，使其能够通过环境交互持续适应（Zhang et al., 2025r; Wu et al., 2025g）。从应用角度看，许多领域都要求智能体具备主动的记忆管理能力，而非短暂、易忘的行为：个性化聊天机器人（Chhikara et al., 2025; Li et al., 2025b）、推荐系统（Liu et al., 2025b）、社会模拟（Park et al., 2023; Yang et al., 2025）以及金融调查（Zhang et al., 2024）都依赖于智能体处理、存储和管理历史信息的能力。从发展角度看，AGI研究的一个核心目标是赋予智能体通过环境交互实现持续演化的能力（Hendrycks et al., 2025），而这根本上立足于智能体的记忆能力。 智能体记忆需要新的分类法 鉴于智能体记忆系统日益增长的重要性和学界关注，为当代智能体记忆研究提供一个更新的视角既恰逢其时，也十分必要。提出新分类法和综述的动机有两点：❶ 现有分类法的局限：尽管近期已有几篇综述对智能体记忆提供了宝贵且全面的概述（Zhang et al., 2025r; Wu et al., 2025g），但其分类体系是在一系列方法快速进展之前建立的，未能完全反映当前研究图景的广度和复杂性。例如，2025年出现的新方向，如从过往经验中提炼可复用工具的记忆框架（Qiu et al., 2025a,c; Zhao et al., 2025c），或基于记忆增强的测试时缩放方法（Zhang et al., 2025g; Suzgun et al., 2025），在早期的分类方案中尚未得到充分体现。❷ 概念碎片化：随着记忆相关研究的爆炸式增长，"记忆"这一概念本身正变得日益宽泛和碎片化。研究者们常常发现，标榜研究"智能体记忆"的论文在实现方式、目标和基本假设上差异巨大。各类术语（陈述性、情景性、语义性、参数化记忆等）的扩散进一步模糊了概念的清晰度，这凸显了建立一个能够统一这些新兴概念的、连贯的分类法的迫切需求。 因此，本文旨在建立一个系统性的框架，以调和现有定义、衔接新兴趋势，并阐明智能体系统中记忆的基础原理。具体而言，本综述旨在回答以下关键问题： 关键问题

智能体记忆如何定义？它与大语言模型记忆、检索增强生成（RAG）和上下文工程等相关概念有何关联？ 1. 形式：智能体记忆可以采取哪些架构或表示形式？ 1. 功能：为何需要智能体记忆？它服务于哪些角色或目的？ 1. 动态性：智能体记忆如何随时间操作、适应和演化？ 1. 推动智能体记忆研究的前沿方向有哪些？

为解答问题❶，我们首先在第2节为基于大语言的智能体及智能体记忆系统提供形式化定义，并详细比较智能体记忆与大语言模型记忆、检索增强生成（RAG）和上下文工程等相关概念的异同。遵循"形式-功能-动态"三角框架，我们对智能体记忆进行了结构化概述。问题❷探讨记忆的架构形式，我们在第3节讨论并重点介绍了三种主流实现方式：标记级记忆、参数化记忆和潜在记忆。问题❸关注记忆的功能角色，在第4节中，我们区分了三种功能类型：事实性记忆（记录智能体与用户及环境交互中获得的知识）、经验性记忆（通过执行任务逐步增强智能体解决问题的能力）和工作记忆（在单个任务实例中管理工作区信息）。问题❹聚焦于智能体记忆的生命周期与运作动态，我们将按记忆形成、检索和演化的顺序进行阐述。 在通过"形式-功能-动态"视角梳理现有研究后，我们进一步提出了对智能体记忆研究的观点与见解。为促进知识共享与未来发展，我们首先在第6节总结了关键基准测试和框架资源。在此基础上，我们通过第7节探讨数个新兴但尚未充分发展的研究前沿来解答问题❺，这些方向包括面向自动化的记忆设计、强化学习（RL）的融合、多模态记忆、多智能体系统的共享记忆以及可信度问题。 本综述的贡献 总结如下：(1) 我们从一个"形式-功能-动态"的视角，提出了一个最新且多维度的智能体记忆分类法，为理解该领域的当前发展提供了一个结构化的视角。(2) 我们深入探讨了不同记忆形式与功能目的的适用性及相互作用，为如何将各类记忆类型有效地与不同的智能体目标对齐提供了见解。(3) 我们探讨了智能体记忆中新兴且有前景的研究方向，从而勾勒出未来的发展机遇与推进路径。(4) 我们汇编了包括基准测试和开源框架在内的综合资源集，以支持研究人员和从业者进一步探索智能体记忆系统。 综述结构 本综述余下部分结构如下。第2节形式化定义了基于大语言的智能体与智能体记忆系统，并厘清了它们与相关概念的关系。第3、4、5节分别审视了智能体记忆的形式、功能和动态性。第6节总结了代表性的基准测试和框架资源。第7节讨论了新兴的研究前沿和未来方向。最后，我们在第8节总结关键见解，结束本综述。