從“死記硬背”到“動態記憶”：Agentic Memory如何加強AI的知識管理 原創
在人工智能的世界里，尤其是當下大語言模型（LLM）風靡的時代，人們越來越渴望讓這些模型具備更接近人類的動態推理能力和長期記憶。傳統的方法，往往只是簡單地存儲數據，就像把書堆在倉庫里，需要的時候再去翻找。但這種方法，對于復雜的、多步驟的任務來說，顯然不夠用了。于是，一種名為 Agentic Memory（A-MEM） 的創新方法應運而生，它不僅能讓 AI 動態地組織和鏈接信息，還能讓知識隨著新信息的加入而不斷進化。
為什么我們需要 Agentic Memory？
想象一下，你正在和一個智能助手聊天，它能回答各種問題，但每次對話結束后，它就忘記了之前的內容。這聽起來是不是很讓人抓狂？事實上，這就是傳統語言模型面臨的問題。像 GPT-4、Llama、Qwen 這樣的模型，雖然能處理大量數據，但在需要跨多輪對話或跨多個會話的任務中，它們很難記住之前的互動或回憶起相關的上下文。
傳統的方法就像是在一個有限的窗口里看世界，一旦超出這個范圍，就只能依賴于預訓練的知識庫或簡單的外部記憶機制。這些記憶機制往往只是簡單地記錄文本日志，隨著時間的推移，這些日志會變得越來越龐大，也越來越難以管理。而 Agentic Memory 的出現，正是為了解決這些問題。
Agentic Memory 與傳統記憶機制的區別
傳統的記憶機制就像是一個固定的文件柜，數據被簡單地存放在里面，需要的時候再拿出來。這種方法雖然簡單，但在處理復雜任務時顯得非常僵硬。它依賴于預設的索引，無法隨著新數據的到來而重新組織或豐富存儲的內容。而 Agentic Memory 則完全不同，它更像是一個動態的、不斷進化的知識網絡。
Agentic Memory 的創新之處
Agentic Memory 的靈感來源于一種古老的筆記系統——Zettelkasten。在這個系統中，每一條信息都被視為一個獨立的“筆記”，這些筆記通過語義或上下文關系相互鏈接。Agentic Memory 也是如此，它將每一條新信息都視為一個“原子”級別的知識點，不僅記錄了交互的內容，還生成了上下文描述、關鍵詞和嵌入向量，并通過鏈接生成算法將新筆記與現有的筆記建立聯系。
更重要的是，Agentic Memory 具有記憶進化機制。當新的筆記被整合到系統中時，舊的筆記也會根據新信息進行更新。這意味著整個知識庫會隨著每一條新信息的加入而不斷進化，變得更加連貫和有用。
Agentic Memory 的核心組件
1. 筆記構建（Note Construction）
每當一個基于 LLM 的智能代理接收到新的信息時，無論是用戶輸入、數據片段還是環境觀察，它都會使用一個模板來生成筆記的關鍵屬性。這些屬性包括原始內容、時間戳、關鍵詞、標簽、上下文描述、嵌入向量和鏈接。這些屬性共同構成了一個動態的、可檢索的知識單元。
2. 鏈接生成（Link Generation）
當一條新的筆記被創建后，系統會通過嵌入向量的相似性檢索來找到與之最相關的舊筆記，并將它們作為候選集。然后，LLM 會分析這些候選筆記，決定哪些筆記與新筆記有實質性的重疊。這些重疊可能是相同的概念、相同的事件，或者是類似的用戶查詢。最終，新筆記會與這些舊筆記建立鏈接，形成一個動態的知識網絡。
3. 記憶進化（Memory Evolution）
Agentic Memory 的獨特之處在于，它不僅允許新筆記與舊筆記建立鏈接，還允許舊筆記根據新信息進行更新。這個過程被稱為記憶進化。每當一條新筆記即將被完全整合到系統中時，系統會檢查候選集中的每一條舊筆記，看看是否需要更新關鍵詞、標簽或上下文描述。這些更新可能會引入新的引用或更深入的解釋，從而使整個知識網絡隨著時間的推移不斷進化。
4. 相關記憶檢索（Retrieval of Relevant Memory）
當智能代理面臨一個查詢或任務時，Agentic Memory 會通過嵌入向量的余弦相似性計算來檢索與之最相關的筆記。這些筆記會被附加到代理的提示中，從而確保每次推理或響應都能從知識系統中豐富的連接中受益。
Agentic Memory 的關鍵特性
動態組織（Dynamic Organization）
Agentic Memory 摒棄了一刀切的數據結構，每一條記憶都被存儲為一個“筆記”，可以與任意數量的其他筆記建立鏈接。這種動態的組織方式避免了將數據強行分類到僵化的層級結構中。
Zettelkasten 原則（Zettelkasten Foundations）
Agentic Memory 深深扎根于 Zettelkasten 的筆記原則，確保知識保持顆粒化、相互關聯且不斷進化。
持續更新（Continuous Updating）
通過記憶進化機制，當新筆記被引入時，整個知識網絡會自我更新。這確保了舊的事實保持新鮮，能夠與未來的學習內容建立聯系。
可擴展性（Scalability）
盡管檢查每一條新記憶與現有語料庫的相似性看似計算量巨大，但基于嵌入的相似性檢索非常高效。隨著系統的增長，可以通過索引嵌入或將記憶劃分為主題集群來擴展。
代理驅動的工作流（Agent-Driven Workflows）
傳統的記憶系統在工作流中固定了檢索或更新的點，而 Agentic Memory 允許 LLM 動態地決定何時以及如何存儲、檢索和更新記憶，使系統更加適應性強。
實現 Agentic Memory：一步步指南
以下是一個簡化的實現指南，幫助你快速上手 Agentic Memory：
- 克隆代碼庫：
git clone https://github.com/WujiangXu/AgenticMemory.git
cd AgenticMemory- 設置 Python 虛擬環境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt- 運行實驗：
python test_advanced.py安裝完成后，Agentic Memory 框架可以通過調用相關的 Python 類來初始化。每次新的交互都會自動經過筆記構建步驟，生成所需的文本或向量屬性。然后，系統會調用鏈接生成和記憶進化例程，最后將新的記憶存儲到系統中。
未來展望：Agentic Memory 的更廣泛應用
“21 世紀的文盲不是那些不會讀寫的人，而是那些不能學習、不能忘卻、不能重新學習的人。”——阿爾文·托夫勒
展望未來，Agentic Memory 的研究可能會擴展到以下幾個方向：
多模態數據（Multimodal Data）
除了文本日志，Agentic Memory 還可以擴展到存儲圖像、音頻片段或結構化數據，并采用相同的動態鏈接方法，為 LLM 代理提供更豐富的上下文。
語義圖神經網絡（Semantic Graph Neural Networks）
除了依賴 LLM 提示進行鏈接生成，圖神經網絡可以進一步優化記憶網絡的結構，發現更深層次的關系。
元推理（Meta-Reasoning）
代理可能會對整個記憶結構進行反思，修剪冗余的鏈接或突出關鍵的鏈接。這種推理層可以幫助系統自我優化。
聯邦或分布式記憶（Federated or Distributed Memory）
大型組織可以將多個 AI 系統的記憶源統一起來。動態鏈接方法可以確保一個子系統的知識可以為另一個子系統提供見解，同時遵守隱私或保密限制。
結語：Agentic Memory 引領 AI 記憶新紀元
Agentic Memory 標志著 AI 系統存儲、檢索和更新知識方式的范式轉變。它將 Zettelkasten 的經典概念與 LLM 提示和語義嵌入的最新突破相結合，回答了在需要適應性的環境中如何管理知識這一緊迫問題。如今，我們不再滿足于僅僅積累數據的靜態記憶日志，而是擁有了一個能夠隨著新體驗的處理而不斷進化、不斷深化的動態記憶工具。
無論你是構建客戶支持代理、研究助手，還是需要處理事實、引用和用戶互動的多模態 AI 系統，Agentic Memory 都能幫助你的模型更像人類一樣“思考”。它積極地將舊數據和新數據編織在一起，生成一個結構化的知識庫，隨時準備為更好的決策提供信息。隨著 AI 的不斷發展，像 Agentic Memory 這樣的動態記憶系統很可能會成為實現強大且具有情境意識的智能的基礎。
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
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