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记忆衰减与遗忘策略(MDF)
对智能体丢弃什么（而非保留什么）进行显式治理：基于时间的过期（TTL）、基于使用频率和相关性的衰减（艾宾浩斯式的指数衰减，每次访问某一条目时都会得到强化）、对仍然相关但已不再为真的事实进行陈旧性检测，以及为满足被遗忘权和 GDPR 第17条合规而进行的硬删除。无限制的记忆会以可测量的方式降低智能体性能，因此遗忘是一等的设计维度。它区别于 `memory-consolidation`（将记忆压缩并抽象为图式，是相反的操作），也区别于 `generative-agents-memory`（仅将近因衰减用作检索评分，而非驱逐或删除策略）。
30秒速览
- 是什么
- 通过基于时间的过期、访问频率衰减、陈旧性检测和预算驱动的淘汰来删除或降低记忆的优先级，而不是把一切都保留下来。
- 何时使用
- 长期运行的智能体会积累数千条事实，无限增长的记忆会拖慢检索速度，或者合规要求对用户数据执行彻底删除。
- 注意
- 过于激进的衰减可能丢弃上下文仍然需要的事实；如果审计记录不完整，误删之后将无法恢复。
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记忆衰减与遗忘策略: 概览
对智能体丢弃什么（而非保留什么）进行显式治理：基于时间的过期（TTL）、基于使用频率和相关性的衰减（艾宾浩斯式的指数衰减，每次访问某一条目时都会得到强化）、对仍然相关但已不再为真的事实进行陈旧性检测，以及为满足被遗忘权和 GDPR 第17条合规而进行的硬删除。无限制的记忆会以可测量的方式降低智能体性能，因此遗忘是一等的设计维度。它区别于 `memory-consolidation`（将记忆压缩并抽象为图式，是相反的操作），也区别于 `generative-agents-memory`（仅将近因衰减用作检索评分，而非驱逐或删除策略）。
- TTL expiry for time-bounded facts
- Ebbinghaus-style decay scores boosted by access frequency
- Staleness detection for high-relevance but outdated facts
- Budget-driven eviction and archival when memory exceeds a cap
- Hard deletion with an audit record for right-to-be-forgotten requests
- Separation of decay (soft, reversible) from deletion (hard, permanent)
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参考资料
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