「记忆图谱」共找到 619 篇相关文章
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
“OpenClaw 类”自进化智能体代表项目介绍
文章指出传统 Agent 存在记忆短暂、能力固定的瓶颈，介绍了 OpenClaw 生态中“自进化”的不同形态，还列举了 Nanobot、AutoResearchClaw 等多个代表性项目，阐述其特点和应用场景，最后抽象出自进化智能体的共同要素和工程模式。
从“云原生”到“智能原生”，AI中间件走到哪一步了？
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建，指出其核心价值，如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等，分析未来挑战与方向，10月上海QCon大会将聚焦相关话题。
奥特曼首曝GPT-6，亲口承认GPT-5「搞砸了」！接入大脑读心，估值或飙破5000亿
奥特曼在旧金山采访中透露GPT-6相关信息，坦言GPT-5发布‘搞砸了’，GPT-6主打个性化记忆功能。OpenAI新一轮融资后估值或达5000亿美金，但投入算力成本高，其估值也存泡沫争议。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
用超图撕开知识边界：16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。
驾驭AI的人，才是穿越周期的竞争力｜2026极客时间DTDS大会圆满落幕
2026年5月极客时间企业版联合《培训》杂志举办DTDS大会，四位产业一线实践者拆解企业AI转型难题。协鑫科技张诗笳给出AI人才培养体系；赵钰莹发布8大岗位AI技能图谱；广新集团李志刚分享创新加速三步法；黄林给出未来趋势判断与诊断模型。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。