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跨会话不再「失忆」:openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory,让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory,让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计,能提升记忆准确率,降低Token消耗,让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
它来了!Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程,回溯其30年历史,给出形式化定义,提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式,还介绍了应用场景。
仅需152个样本,性能提升48%:Memory-R1如何重塑Agent记忆能力?
这篇文章解读论文Memory - R1,其由多所高校研究团队完成,旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆,用152个问答对训练,大幅超越现有基线模型。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了?
当前智能体范式转变,AI Memory 成核心基石,分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」。开源项目 OpenClaw 引发热议,其「长效记忆」让 AI 记忆问题形成边界,不过 LLM Memory 仍面临挑战。
最新最完整的Agent Memory综述!
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布,对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质,提出构建下一代强人工智能的蓝图。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文,提出新三大记忆形态,展望7大前沿,还涵盖记忆各方面知识及资源。
为什么 Agent Memory需要 AML:看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分,近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节,还分析了首期榜单,指出其重构评估变量的价值。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程,探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统,还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容,文末分享了项目有趣彩蛋。
GAIR Live 预告|智能始于记忆,AgentMemory 的技术演化过程
在人工智能走向智能体阶段,‘记忆’成焦点。如今大模型‘记不住’上下文,‘从Human Memory到Agent Memory’跃迁是迈向具身智慧关键。GAIR Live将邀专家探讨记忆技术逻辑与路径。