大语言模型在处理长任务时，记忆管理是关键瓶颈。现有方案存在三大问题：LTM/STM分离管理导致碎片化；训练范式不匹配，奖励稀疏；部署成本高。为解决这些问题，论文提出Agentic Memory（AgeMem）框架，将LTM与STM管理统一到智能体策略中。AgeMem通过工具化记忆操作与渐进式RL训练，实现端到端优化的记忆管理，让智能体自主决策记忆操作，并通过三阶段RL训练掌握协同策略。实验结果表明，AgeMem在HotpotQA上显著提升了记忆质量，证明了其有效性。未来方向包括动态工具扩展、多模态记忆和轻量化优化，以适应更复杂场景和轻量级智能体。

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一、背景

在大语言模型（LLM）智能体处理长任务（如多步推理、复杂对话）时，记忆管理是决定性能的关键瓶颈。现有方案存在三大核心问题，导致智能体难以实现高效的长任务推理：

1. 长短期记忆（LTM/STM）分离管理

现有方法将LTM（持久化存储用户/任务知识）与STM（当前输入上下文）视为独立模块：

• 短期记忆 (short-term memory STM)优化：依赖检索增强生成（RAG）或固定周期总结（如ReSum），但依赖预定义规则（如每10轮总结），易遗漏关键细节或引入冗余；
• 长期记忆(long-term memory LTM)优化：分为触发式（固定时机执行记忆操作）和智能体式（专用管理器控制存储），但依赖手工规则或辅助模型，适应性差且系统复杂；

核心问题：LTM与STM独立优化后通过“即插即用”方式组合，导致记忆构建碎片化，无法协同支撑长程任务（如STM过滤的噪声可能影响LTM检索，LTM存储的冗余信息会加重STM负担）。

2. 训练范式不匹配

传统强化学习（RL）假设轨迹连续、奖励稳定，但记忆操作导致经验碎片化：

• LTM训练依赖会话级先验信息，STM训练需注入干扰项模拟长上下文，两者训练目标脱节；
• 记忆操作（如存储/删除）的奖励具有稀疏性（仅任务结束时反馈）和不连续性（中间操作无即时奖励），端到端优化困难。

3. 部署成本高

多数记忆系统依赖辅助专家模型（如专用记忆管理器），增加推理 latency 和训练复杂度，难以适配轻量级智能体场景。

为解决上述问题，论文提出Agentic Memory（AgeMem）——首个将LTM与STM管理统一到智能体策略中的框架，通过工具化记忆操作与渐进式RL训练，实现端到端优化的记忆管理。

二、Agentic Memory（AgeMem）框架设计

AgeMem的核心思想是**“记忆操作即动作”**：将LTM/STM的管理通过工具接口暴露给LLM智能体，让智能体自主决策“何时/何种/如何”执行记忆操作（如存储、检索、总结），并通过三阶段RL训练掌握协同策略。

独立与统一内存管理框架的对比。（左）传统框架，采用静态 STM 与基于触发的 LTM。（中）独立框架，新增一个 Memory Manager 以基于智能体的方式控制 LTM，而 STM 保持静态。（右）提出的 AgeMem 框架，通过显式的基于工具的操作，对 LTM 与 STM 进行联合且智能的管理

1. 统一记忆操作工具集

设计6类记忆工具，覆盖LTM与STM的全生命周期管理，工具调用作为智能体动作的一部分，而非外部模块：

工具	目标记忆	核心功能
ADD	LTM	向长期记忆库中添加新知识 （如用户偏好、任务关键信息），支持元数据标注（如“用户偏好-学习风格”）
UPDATE	LTM	修改已有LTM条目 （如用户更新偏好时，替换旧条目而非新增冗余）
DELETE	LTM	删除过时/错误的LTM条目（如用户确认偏好稳定后，删除含历史修改记录的旧条目）
RETRIEVE	STM	从LTM中检索与当前任务相关的记忆，注入STM上下文 （如生成学习计划时，检索用户的时间偏好）
SUMMARY	STM	压缩STM中的冗余信息 （如多轮对话后总结关键决策，避免上下文溢出）
FILTER	STM	过滤STM中的无关干扰项 （如用户提及的无关兴趣点，仅保留任务相关内容）

工具调用逻辑：智能体通过结构化格式（如<tool_call>标签）调用工具，例如存储用户偏好时输出：

<tool_call>[  {  "name": "Add_memory",   "arguments": {"content": "用户为视觉学习者，偏好120分钟学习时段",   "metadata": {"type": "user_preference", "category": "learning_style"}}]</tool_call>

这种设计让记忆管理成为智能体决策的内在部分，而非外部依赖。

2. 三阶段渐进式RL训练策略

为解决记忆操作的奖励稀疏性问题，设计“LTM构建→STM控制→协同推理”的三阶段训练流程，让智能体逐步掌握记忆管理能力

AgeMem 的强化学习形式建模

在每个时间步 ，AgeMem 的强化学习形式为：

• 智能体观察到的状态
• 由对话上下文（短期记忆）、长期记忆存储
• 任务说明：。说明 T 包含输入查询、上下文信息， 以及（仅用于训练）期望答案

给定 ，智能体从混合动作空间 中选择动作 ，该空间既包括语言生成，也包括记忆操作。决策由参数化策略 控制，定义为

其中 表示 LLM 的参数，且 。对于轨迹 ，累积奖励定义为：

其中， 衡量任务表现与记忆质量，抑制冗余存储、过度工具调用及无控上下文扩张。优化目标为：

阶段1：LTM构建（学习“存储什么”）

• 任务设计：智能体在在非正式的对话环境中接触上下文信息（如用户学习背景） ，需自主识别关键信息并调用ADD/UPDATE工具构建LTM；
• 核心目标：目标是识别关键信息并将其存入LTM ；

阶段2：STM控制（学习“如何维护上下文”）

• 任务设计：重置STM（避免信息泄露），保留阶段1的LTM，向智能体注入语义相关但无关的干扰项（；
• 核心目标：调用FILTER/SUMMARY工具抑制噪声、压缩上下文；

阶段3：整合推理与记忆协同（学习“如何协同记忆”）

• 任务设计：给智能体下达正式任务，需结合LTM（用户偏好）与STM（当前任务需求），调用RETRIEVE获取相关记忆，同时通过SUMMARY/FILTER维护上下文；
• 核心目标：智能体收到正式查询，需要同时完成精确推理与高效记忆检索。它必须从 中检索相关知识，妥善管理上下文 ，并生成最终答案

奖励反馈：任务结束时基于“任务性能+记忆质量+上下文效率”给出综合奖励，将终端奖励反向关联到前两阶段的记忆操作。

3. 分步GRPO：解决记忆奖励稀疏性

针对记忆操作的奖励碎片化问题，基于Group Relative Policy Optimization（GRPO）改进为分步GRPO，实现长上下文信用分配：

将长任务奖励与所有阶段的记忆决策关联起来。对于任务 ，令 表示并行 rollout 的组。每条轨迹产生一个终端奖励 。按如下方式计算终端步的组归一化优势：

其中， 和 是 内奖励的均值和标准差， 用于防止除零。

1. 分组归一化优势：将同任务的K个独立轨迹视为一组，对终端奖励做归一化（均值减、标准差除），避免不同任务奖励尺度差异影响学习；
2. 奖励广播：将归一化后的终端奖励广播到轨迹的所有步骤，让阶段1的“存储操作”和阶段2的“过滤操作”都能获得学习信号；

该优势被广播至同一条轨迹的所有前置步骤：，从而为轨迹上的所有记忆与推理动作（包括阶段 1 和阶段 2）赋予一致的学习信号。

3. KL正则化：优化时加入当前策略与参考策略的KL散度约束，避免记忆操作过于激进（如频繁删除有用记忆）。

目标函数：

其中

• 重要性权重 控制新策略下的更新幅度
• 表示当前策略 与固定参考策略 之间的 KL 散度惩罚，
• 是平衡探索与训练稳定性的系数。

4. 复合奖励函数设计

为引导智能体同时优化“任务性能”与“记忆质量”，设计多组件奖励，所有组件归一化到[0,1]以平衡权重：

• 任务奖励（）：由LLM评估智能体最终答案与标准答案的一致性（如学习计划是否符合用户偏好）；
• 上下文奖励（）：评估STM管理效率——包括压缩效率（终端上下文token数/预算）、预防性操作（溢出前调用SUMMARY/FILTER）、信息保留（关键信息未被过滤）；
• 记忆奖励（）：评估LTM质量——包括存储质量（高质量记忆占比）、维护操作（有效UPDATE/DELETE次数）、语义相关性（检索记忆与任务的匹配度）；
• 惩罚项（）：约束违规行为（如超对话轮次、上下文溢出）， penalty 系数设为-2，确保严重违规会显著降低总奖励。

三、实验结果

不同方法在 HotpotQA 上的记忆质量得分。得分越高，表示存储的记忆与真实事实之间的相关性越好

AgeMem的记忆质量（MQ）显著高于基线,AgeMem通过RL学习到“选择性存储”——优先存储与任务强相关的信息（如用户的学习时长偏好），而非盲目存储所有内容，减少LTM冗余

对比基线：包括4类主流记忆系统与消融变体：

• 传统记忆系统：LangMem（模块化记忆框架）、A-Mem（基于Zettelkasten的结构化记忆）、Mem0（可扩展提取-更新管道）、Mem0g（Mem0的图结构变体）；
• 消融变体：AgeMem-noRL（无RL训练的AgeMem）、AgeMem-RAG（用RAG替代STM工具）；

评估指标：任务完成率（SR/PR）、记忆质量（MQ，LLM评估LTM与真实事实的相关性）、上下文效率（终端STM的token数）。

五项基准测试的性能对比

AgeMem较AgeMem-noRL平均提升8.5-8.7个百分点，证明渐进式RL能有效学习记忆策略

image

AgeMem在保持任务性能的同时，有效减少STM的token消耗

STM工具（SUMMARY/FILTER）能主动压缩冗余、过滤噪声，而RAG需注入所有检索结果，容易导致上下文膨胀

HotpotQA 上的工具使用统计，RL训练后工具使用更具策略性

对 LTM、STM 和 RL 组件的消融实验（Qwen2.5-7B-Instruct）。Base：无记忆基线；+LT：AgeMem-noRL-RAG（仅用 LTM 工具）；+LT/RL：AgeMem-RAG（带 LTM 工具的 RL）；+LT/ST/RL：AgeMem（含 RL 的完整 AgeMem 系统）。绿色箭头表示 相对于基线的性能提升

四、局限性与未来方向

1. 现有局限

• 工具集固定：当前6类工具覆盖基础记忆操作，但未支持细粒度控制（如LTM的优先级排序、STM的片段级总结）；
• 任务覆盖有限：实验集中在单智能体任务，未验证多智能体协作场景（如多智能体共享LTM）；
• 计算成本：RL训练需多轮rollout，较无RL方案增加约30%训练时间。

2. 未来方向

• 动态工具扩展：基于任务需求自动生成记忆工具（如科研任务需“文献引用记忆”工具）；
• 多模态记忆：扩展LTM支持图像、音频等多模态信息，适配更复杂场景（如具身智能体的视觉记忆）；
• 轻量化优化：压缩RL训练开销，适配边缘设备上的轻量级智能体。

​最后

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