本文是一篇关于AI智能体记忆技术的107页技术综述，提出了智能体记忆的统一分类框架，按形式、功能和动态三个维度进行组织。文章详细区分了智能体记忆与LLM记忆、RAG和上下文工程等概念的本质差异，介绍了各类智能体记忆技术，为解决LLM静态参数无法快速更新的问题提供了思路，帮助AI智能体实现持续学习和适应能力。

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https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-ListMemory in the Age of AI Agents: A Surveyhttps://arxiv.org/pdf/2512.13564

今天分享人大&复旦&北大等的107页技术综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey Forms, Functions and Dynamics》

过去两年，我们见证了大语言模型（LLM）向**AI智能体（AI Agents）**的惊人进化。从Deep Research到软件工程，从科学发现到多智能体协作，这些基于基础模型的智能体正在推动人工通用智能（AGI）的边界。

但一个核心问题浮现：静态的LLM参数无法快速更新，如何让智能体具备持续学习和适应能力？

答案就是——记忆（Memory）。

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“记忆是将静态LLM转变为能够通过环境交互持续适应的智能体的关键能力。”

Figure 1：智能体记忆统一分类概览

Figure 1 展示了论文提出的统一分类框架，将智能体记忆按照形式（Forms）、功能（Functions）、**动态（Dynamics）**三个维度进行组织，并将代表性系统映射到这个分类体系中。

paper还对Agent Memory与几个密切相关但本质不同的概念进行明确区分：LLM记忆、检索增强生成（RAG）和上下文工程。尽管它们都与信息的存储和利用相关，但在目标、机制和应用场景上存在关键差异。

智能体记忆技术

• Self-Evolving Memory e.g., Memento, H2R
• Multimodal Memory e.g., Ella, ViloMem, M3-Agent
• Latent Memory e.g., MemoryLLM, M+, MemGen
• Parametric Memory e.g., Retroformer, Early experience
• RL-enabled Memory e.g., MemAgent, RMM, MemSearcher, MEM1, Mem-alpha, Memory-R1

智能体记忆 vs. RAG

• Modular RAG e.g., FlashRAG, ComposeRAG
• Graph RAG e.g., LightRAG, HippoRAG
• Agentic RAG e.g., PlanRAG, Self-RAG

RAG与智能体记忆都涉及从外部存储中检索信息来增强模型能力，但两者在设计哲学上存在本质差异：

特征	RAG	智能体记忆
核心目标	为当前查询提供相关背景知识	支持跨时间的持续学习和自适应行为
信息来源	通常是静态的、预构建的知识库（如维基百科、文档集合）	动态生成的、来自智能体自身交互经验的个性化信息
检索触发	由用户查询被动触发	由智能体主动决定何时、检索什么
信息更新	知识库通常离线更新	在线、持续、选择性地更新
反馈循环	无直接反馈机制	与环境交互形成闭环，记忆影响行为，行为产生新记忆

关键区别：RAG是知识扩展工具，而智能体记忆是学习机制。RAG回答"我知道什么"，智能体记忆回答"我学到了什么"。

智能体记忆 vs. LLM记忆

• Attention KV management e.g., Mixture-of-Memory
• Long context processing e.g., Mamba, Memformer, MoA, Sparseformer, NSA

维度	LLM记忆	智能体记忆
定义	模型参数中内化的知识，或上下文窗口中的临时信息	支持智能体与环境持续交互、跨任务学习和长期适应的外部系统
时间尺度	局限于预训练数据或当前对话上下文	跨越多个任务、会话，支持终身学习
可更新性	参数更新成本高昂，上下文信息易失	支持高效、选择性的动态更新与演化
主动性	被动响应查询	主动决定存储、更新、检索什么信息
与环境的耦合	与环境无直接交互	深度集成环境反馈，支持交互式学习

关键区别：LLM记忆本质上是静态的（参数固定）或短暂的（上下文受限），而智能体记忆是动态的、持久的、环境耦合的。智能体记忆使LLM能够从"无状态的条件生成器"转变为"有状态的自适应策略"。

智能体记忆 vs. 上下文工程

• Tool-integrated reasoning e.g., ReTool, ToolLLM, Toolformer, VTool-R1, ToRL
• Tool selection e.g., AutoTool, VisTA
• Communication protocol e.g., ANP, A2A, MCP, Agora

上下文工程（Context Engineering）关注如何设计输入给LLM的上下文以优化性能，与智能体记忆有重叠但侧重点不同：

方面	上下文工程	智能体记忆
关注点	单轮或当前任务的输入优化	跨多轮、多任务的信息持久化和利用
时间维度	当前会话	长期历史
信息选择	人工设计或启发式规则	自动化的形成、演化、检索机制
状态管理	无持久状态	显式维护可演化的记忆状态

关键区别：上下文工程是提示优化技术，智能体记忆是状态管理系统。前者关注"现在输入什么"，后者关注"过去记住了什么，如何影响现在和未来"。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 大模型应用业务架构
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• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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