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生成式智能体记忆(GAM)
为智能体赋予一条由带时间戳的观察构成的记忆流，检索时不仅依据相似度，而是采用新近性、重要性与相关性的加权评分。智能体会定期进行反思，从近期记忆中综合出更高层次的洞见，并将其写回记忆流，从而引导未来的规划。这一设计源自斯坦福的 generative agents（Smallville）研究。
复杂度: high记忆管理
30秒速览
- 是什么
- 维护带时间戳的观察流，并按新近度、重要性和相关性打分；定期把提炼出的洞见回写入流中，以影响后续决策。
- 何时使用
- 需要从过往交互中学习模式、并依据数小时或数天累积的上下文调整行为的长时间运行智能体。
- 注意
- 若重要性打分缺乏明确依据，反思归纳可能凭空生成并不存在的模式，或让智能体行为偏离最初意图。
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生成式智能体记忆: 概览
为智能体赋予一条由带时间戳的观察构成的记忆流，检索时不仅依据相似度，而是采用新近性、重要性与相关性的加权评分。智能体会定期进行反思，从近期记忆中综合出更高层次的洞见，并将其写回记忆流，从而引导未来的规划。这一设计源自斯坦福的 generative agents（Smallville）研究。
- Append-only memory stream of observations
- Recency, importance, relevance scoring
- Exponential recency decay on last access
- LLM-rated importance (poignancy) scores
- Periodic reflection into higher-level insights
- Reflections feed planning and behavior
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
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