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发表于2026-06-05|更新于2026-06-05|论文精讲

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其实纵观Agent Memory

文章作者: ttsmallHot

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本文内容主要参考论文 [1] 1 背景与问题 LLM虽然革命性地改变了AI，但受限于固定长度的上下文窗口。如果简单拓展上下文长度，会因为Transformer 的自注意力机制导致与计算时间、内存呈二次方增长。所以memory机制就十分重要 2 MemGPT 系统设计它主要是借鉴操作系统虚拟内存的概念：操作系统通过"分页"在物理内存和硬盘之间交换数据，让应用程序以为有无限内存是不是也可以 LLM 在有限的上下文窗口（内存）和外部存储（硬盘）之间自动"换页"，营造出无限上下文的幻觉？具体的设计如下图： 2.1 Prompt组成 LLM 的Prompt被划分为三个连续区域：区域功能系统指令（System Instructions）包含规则。只读工作上下文（Working Context）存储关键事实、用户偏好、角色设定等结构化信息。可读写 FIFO 队列 FIFO 队列的第一个位置保存一个递归摘要，用于快速回顾已被逐出的旧消息, 其他位置滚动存储最近的消息历史，包括对话、系统警告、函数...

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