「保存记忆系统」共找到 2080 篇相关文章
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
从工具到生命形式：OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播聚焦 OpenClaw 落地难点。嘉宾探讨其验证的价值、生产级形态、落地难题等，还谈及 AI 与人类共生关系、记忆系统问题及解决方案，最后分享企业落地经验和会议信息。
DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。
OpenAI最新技术报告：GPT-4o变谄媚的原因万万没想到
OpenAI发布技术报告解释GPT-4o更新后“变谄媚”原因，是强化学习及用户记忆等因素共同导致。还分享了上线前未发现问题的缘由及后续改进流程的多方面举措，同时提到对用系统提示词控制模型行为存疑。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。
一文读懂 Deep Research：竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统，包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼，评估走向专业化，未来系统将在多方面突破。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
AgentFS：把SQLite作为智能体状态存储
SQLite适合记录代理状态等，但在Agent系统中缺优雅应用案例。AgentFS是基于SQLite为AI智能体设计的状态管理系统，核心是Turso实现的存储系统，结合三个关键组件，提供四个主要组件，目前处Alpha阶段。