人工智能智能体时代的记忆：综述

📢 新闻

• [2026年1月29日] 🎉 我们的仓库已达到1000颗星！感谢大家对智能体记忆研究的支持与关注！
• [2026年1月13日] 📄 我们更新了综述，纳入了几篇最新研究成果，并衷心感谢社区的宝贵贡献和建议。论文详见人工智能智能体时代的记忆：综述！
• [2025年12月16日] 🎉 我们的论文被收录于Huggingface每日论文#1！
• [2025年12月16日] 📚 我们创建了这个仓库，用于维护智能体记忆相关的论文列表。更多论文即将发布！
• [2025年12月16日] 📄 我们的综述正式发布！论文详见人工智能智能体时代的记忆：综述！

👋 引言

记忆是基于基础模型的智能体的核心支柱，支撑着它们进行长时程推理、持续适应以及与复杂环境的有效交互。

尽管该领域的研究呈爆炸式增长，但目前的研究格局仍然高度分散，术语定义模糊不清且分类体系不一致。本仓库旨在弥合这一鸿沟。我们区分了智能体记忆与RAG、上下文工程等相关概念，并通过三个统一的视角提供全面概述：

• 形式（记忆由什么承载？）：根据存储介质将记忆分为标记级（显式且离散）、参数级（隐式权重）和潜在状态级（隐藏状态）。
• 功能（智能体为何需要记忆？）：超越简单的时序划分，提出功能性分类：事实性（知识）、经验性（洞见与技能）以及工作记忆（主动上下文管理）。
• 动态（记忆如何演化？）：将记忆的操作生命周期细分为形成（提取）、演化（巩固与遗忘）以及检索（访问策略）。

通过这一结构，我们希望为未来智能体智能中将记忆重新视为一等公民奠定概念基础。

💡 概念

📚 论文列表

事实性记忆

词级别

• [2026/01] 记忆更重要：以事件为中心的记忆作为智能体搜索与推理的逻辑图。[论文]
• [2026/01] MAGMA：面向AI智能体的多图结构代理记忆架构。[论文]
• [2026/01] EverMemOS：用于结构化长时序推理的自组织记忆操作系统。[论文]
• [2025/12] 从上下文到EDU：通过基本话语单元分解实现忠实且结构化的上下文压缩。[论文]
• [2025/12] MemVerse：面向终身学习智能体的多模态记忆。[论文]
• [2025/12] MMAG：面向大型语言模型应用的混合记忆增强生成。[论文]
• [2025/12] Sophia：一种持续性人工生命代理框架。[论文]
• [2025/12] WorldMM：用于长视频推理的动态多模态记忆智能体。[论文]
• [2025/12] Memoria：面向个性化对话式AI的可扩展代理记忆框架。[论文]
• [2025/12] 后见之明：构建能够保持、回忆并反思的智能体记忆。[论文]
• [2025/11] LLM智能体长期对话记忆的一个简单而强大的基线。[论文]
• [2025/11] 通过深度研究实现通用代理记忆。[论文]
• [2025/11] O-Mem：面向个性化、长时程、自我演进智能体的全息记忆系统。[论文]
• [2025/11] RCR-Router：具有结构化记忆的多智能体LLM系统中高效的角色感知上下文路由。[论文]
• [2025/11] 通过持久化记忆和用户画像，实现基于LLM的智能体中的个性化长期交互。[论文]
• [2025/10] Livia：一款由模块化AI智能体和渐进式记忆压缩技术驱动的情感感知AR伴侣。[论文]
• [2025/10] D-SMART：通过动态结构化记忆和推理树提升LLM对话一致性。[论文]
• [2025/10] WebWeaver：利用动态提纲对网络规模证据进行结构化处理，以支持开放式深度研究。[论文]
• [2025/10] CAM：基于建构主义视角的LLM阅读理解用代理记忆。[论文]
• [2025/10] 情景记忆的预存储推理：将推理负担转移至记忆，以实现个性化对话。[论文]
• [2025/10] LightMem：轻量级高效的记忆增强生成。[论文]
• [2025/10] RGMem：基于重正化群理论的语言智能体用户画像记忆演化。[论文]
• [2025/09] Mem-α：通过强化学习学习记忆构建。[论文]
• [2025/09] SGMem：面向长期对话智能体的句子图记忆。[论文]
• [2025/09] Nemori：受认知科学启发的自组织智能体记忆。[论文]
• [2025/09] MOOM：超长角色扮演对话中记忆的维护、组织与优化。[论文]
• [2025/09] 多重记忆系统以增强智能体的长期记忆。[论文]
• [2025/09] 代理记忆中的语义锚定：利用语言结构维持持续的对话上下文。[论文]
• [2025/09] ComoRAG：一种受认知启发、以记忆组织为核心的有状态长篇叙事推理框架。[论文]
• [2025/08] 通过经验驱动的终身学习构建自我演进智能体：一个框架与基准测试。[论文]
• [2025/08] 看、听、记、思：一款具备长期记忆的多模态智能体。[论文]
• [2025/08] Memory-R1：通过强化学习提升大型语言模型智能体管理和利用记忆的能力。[论文]
• [2025/08] 内在记忆智能体：通过结构化情境记忆实现异构多智能体LLM系统。[论文]
• [2025/07] MIRIX：面向基于LLM的智能体的多智能体记忆系统。[论文]
• [2025/07] 高效的LLM智能体长期推理用分层记忆。[论文]
• [2025/06] G-Memory：追踪多智能体系统的分层记忆。[论文]
• [2025/06] 身体化智能体与个性化相遇：探索记忆在个性化辅助中的应用。[论文]
• [2025/05] MemGuide：面向目标导向多轮LLM智能体的情意驱动记忆选择。[论文]
• [2025/05] 使用内部和外部知识对有限记忆语言模型进行预训练。[论文]
• [2025/05] 身体化VideoAgent：来自第一人称视频和身体传感器的持久记忆实现了动态场景理解。[论文]
• [2025/04] Mem0：使用可扩展的长期记忆构建生产就绪的AI智能体。[论文]
• [2025/03] 展望与回顾：面向长期个性化对话智能体的反思式记忆管理。[论文]
• [2025/02] SeCom：关于个性化对话智能体的记忆构建与检索。[论文]
• [2025/02] Zep：一种用于智能体记忆的时间知识图架构。[论文]
• [2025/02] R{({^3})}Mem：通过可逆压缩连接记忆保持与检索。[论文]
• [2025/02] A-MEM：面向LLM智能体的代理记忆。[论文]
• [2025/02] 揭示LLM智能体记忆中的隐私风险。[论文]
• [2025/02] Mem2Ego：通过全局到第一人称的记忆赋能视觉-语言模型，实现长时程具身导航。[论文]
• [2024/12] AI PERSONA：迈向LLM的终身个性化。[论文]
• [2024/11] OASIS：拥有百万智能体的开放代理社交互动模拟。[论文]
• [2024/10] Video-RAG：视觉对齐的检索增强型长视频理解。[论文]
• [2024/10] Memolet：将用户-AI对话记忆的复用具体化。[论文]
• [2024/10] 从孤立对话到层次化模式：LLM的动态树形记忆表示。[论文]
• [2024/10] 通过内循环查询机制提升LLM的长上下文性能。[论文]
• [2024/09] 基于可编辑记忆图的检索增强生成打造个性化智能体。[论文]
• [2024/07] 受人类启发的情景记忆，适用于无限上下文的LLM。[论文]
• [2024/07] Arigraph：利用情景记忆为LLM智能体学习知识图世界模型。[论文]
• [2024/07] ChatHaruhi：通过大型语言模型将动漫角色复活于现实。[论文]
• [2024/07] 迈向具备上下文和时间敏感长期记忆的对话式智能体。[论文]
• [2024/06] 利用分层聚合树增强长期记忆，用于检索增强生成。[论文]
• [2024/06] 通过基于时间线的记忆管理迈向终身对话智能体。[论文]
• [2024/05] HippoRAG：受神经生物学启发的大型语言模型长期记忆。[论文]
• [2024/05] 大型语言模型智能体之间的记忆共享。[论文]
• [2024/05] 知识图调优：基于人类反馈的实时大型语言模型个性化。[论文]
• [2024/04] 从局部到全局：一种基于图的RAG方法用于聚焦查询的摘要生成。[论文]
• [2024/03] Memoro：利用大型语言模型实现实时记忆增强的简洁界面。[论文]
• [2023/10] RoleLLM：大型语言模型角色扮演能力的基准测试、激发与提升。[论文]
• [2023/10] MemGPT：迈向将LLM作为操作系统。[论文]
• [2023/10] GameGPT：用于游戏开发的多智能体协作框架。[论文]
• [2023/10] Lyfe Agents：用于低成本实时社交互动的生成式智能体。[论文]
• [2023/08] CALYPSO：LLM作为地下城主的助手。[论文]
• [2023/08] MetaGPT：面向多智能体协作框架的元编程。[论文]
• [2023/08] 推荐AI智能体：整合大型语言模型实现交互式推荐。[论文]
• [2023/08] MemoChat：调优LLM使其能够利用备忘录进行一致的长程开放域对话。[论文]
• [2023/08] 递归摘要使大型语言模型具备长期对话记忆。[论文]
• [2023/07] MovieChat：从密集标记到稀疏记忆，用于长视频理解。[论文]
• [2023/07] S${}^3$：一款由大型语言模型赋能智能体的社会网络模拟系统。[论文]
• [2023/05] 提示式LLM作为聊天机器人模块，用于长期开放域对话。[论文]
• [2023/05] RecurrentGPT：交互式生成任意长度文本。[论文]
• [2023/05] Memorybank：通过长期记忆增强大型语言模型。[论文]
• [2023/05] RET-LLM：迈向大型语言模型的通用读写记忆。[论文]
• [2023/04] 生成式智能体：人类行为的交互式模拟。[论文]
• [2023/04] HuaTuo：用中医知识调优LLaMA模型。[论文]
• [2023/04] SCM：通过自我控制的记忆框架增强大型语言模型。[论文]

参数化

• [2025/10] MemLoRA：为设备端内存系统蒸馏专家适配器。[论文]
• [2025/10] 基于层次化记忆的预训练：分离长尾知识与常用知识。[论文]
• [2025/08] 内存解码器：一种用于大型语言模型的预训练即插即用型内存。[论文]
• [2025/08] MLP内存：利用检索器预训练的外部内存进行语言建模。[论文]
• [2024/10] 通过将上下文整合到模型参数中实现自更新的大规模语言模型。[论文]
• [2024/10] AlphaEdit：面向语言模型的知识编辑，基于零空间约束。[论文]
• [2024/08] ELDER：利用LoRA混合体增强终身模型编辑能力。[论文]
• [2024/05] WISE：重新思考大型语言模型终身模型编辑中的知识记忆。[论文]
• [2024/03] 利用摊销上下文记忆对语言模型进行在线适应。[论文]
• [2024/01] 大型语言模型上知识编辑的邻域扰动。[论文]
• [2023/11] CharacterGLM：利用大型语言模型定制社交角色。[论文]
• [2023/10] Character-LLM：一种可训练的角色扮演代理。[论文]
• [2021/10] 大规模快速模型编辑。[论文]
• [2021/04] 编辑语言模型中的事实性知识。[论文]
• [2020/02] K-Adapter：通过适配器将知识注入预训练模型。[论文]
• [2013/02] ELLA：一种高效的终身学习算法。[论文]

隐变量

• [2025/09] 相似性–距离–幅度激活。[论文]
• [2025/08] 向视觉–语言模型的通用连续内存迈进。[论文]
• [2025/03] M+：通过可扩展的长期记忆扩展MemoryLLM。[论文]
• [2025/02] R3Mem：通过可逆压缩连接记忆保持与检索 [论文]
• [2024/07] Memory${}^3$：具有显式记忆的语言建模。[论文]
• [2024/03] 协作式多智能体强化学习中高效利用情景记忆。[论文]
• [2023/10] Memoria：通过受人脑启发的记忆架构解决灾难性遗忘问题。[论文]
• [2021/12] 从全局标签中检测局部洞见：基于卷积分解的监督与零样本序列标注。[论文]

经验记忆

令牌级别

• [2026/01] MemRL：基于情景记忆的运行时强化学习实现自我进化的智能体。[论文]
• [2025/12] MemEvolve：智能体记忆系统的元进化。[论文]
• [2025/12] 记住我，完善我：一种面向经验驱动型智能体进化的动态程序化记忆框架。[论文]
• [2025/12] 后见之明：构建能够保持、回忆并反思的记忆系统。[论文]
• [2025/11] 智能体上下文工程：为自我改进的语言模型进化上下文。[论文]
• [2025/11] FLEX：通过从经验中向前学习实现持续的智能体进化。[论文]
• [2025/11] 通过经验合成扩展智能体学习能力。[论文]
• [2025/11] UFO2：桌面版AgentOS。[论文]
• [2025/10] PRINCIPLES：用于主动对话智能体的合成策略记忆。[论文]
• [2025/10] 无训练的群体相对策略优化。[论文]
• [2025/10] ToolMem：利用可学习的工具能力记忆增强多模态智能体。[论文]
• [2025/10] H${}^2$R：面向多任务LLM智能体的层次化事后反思。[论文]
• [2025/10] BrowserAgent：构建具有受人类启发的网页浏览行为的网络智能体。[论文]
• [2025/10] LEGOMem：用于工作流自动化的多智能体LLM系统中的模块化程序记忆。[论文]
• [2025/10] Alita-G：用于生成智能体的自我进化的生成式智能体。[论文]
• [2025/09] ReasoningBank：借助推理记忆扩展智能体的自我进化能力。[论文]
• [2025/09] Memento：无需微调LLM即可微调LLM智能体。[论文]
• [2025/08] Memp：探索智能体的程序化记忆。[论文]
• [2025/08] SEAgent：具备自主经验学习能力的自我进化的计算机使用智能体。[论文]
• [2025/07] Agent KB：利用跨领域经验进行智能体问题解决。[论文]
• [2025/07] MemTool：优化LLM智能体多轮对话中动态工具调用的短期记忆管理。[论文]
• [2025/05] 达尔文哥德尔机器：自我改进型智能体的开放式进化。[论文]
• [2025/05] Alita：通用型智能体，能够在最小预定义和最大自我进化的情况下实现可扩展的智能体推理。[论文]
• [2025/05] SkillWeaver：网络智能体可通过发现和磨练技能实现自我改进。[论文]
• [2025/05] LearnAct：具有统一演示基准的少样本移动GUI智能体。[论文]
• [2025/05] 检索模型并不擅长工具：针对大型语言模型的工具检索基准测试。[论文]
• [2025/04] 动态速查表：利用自适应记忆进行测试时学习。[论文]
• [2025/04] 诱导智能体任务中的程序化技能。[论文]
• [2025/03] COLA：用于Windows UI任务自动化可扩展的多智能体框架。[论文]
• [2025/03] 面向LLM知识图谱推理的记忆增强查询重构。[论文]
• [2025/02] 从探索到精通：通过自主交互使LLM掌握工具的能力。[论文]
• [2025/02] 从RAG到记忆：大型语言模型的非参数持续学习。[论文]
• [2024/12] 基于想象的规划：视觉-语言导航中的情景模拟与情景记忆。[论文]
• [2024/10] RepairAgent：基于LLM的自主程序修复智能体。[论文]
• [2024/09] SAGE：具备反思与记忆增强能力的自我进化的智能体。[论文]
• [2024/07] 智能体工作流记忆。[论文]
• [2024/07] Fincon：一种合成的LLM多智能体系统，通过概念性言语强化提升金融决策能力。[论文]
• [2024/06] 思维缓冲区：大型语言模型的思维增强推理。[论文]
• [2024/05] COLT：迈向面向完整性的大型语言模型工具检索。[论文]
• [2023/11] JARVIS-1：具有记忆增强型多模态语言模型的开放世界多任务智能体。[论文]
• [2023/08] RecMind：由大型语言模型驱动的推荐智能体。[论文]
• [2023/08] ExpeL：LLM智能体是经验型学习者。[论文]
• [2023/07] ToolLLM：帮助大型语言模型掌握超过16000个真实世界的API。[论文]
• [2023/05] CREATOR：工具创建以解耦大型语言模型的抽象与具体推理。[论文]
• [2023/03] Reflexion：具有言语强化学习能力的语言智能体。[论文]
• [2023/02] Toolformer：语言模型可以自学如何使用工具。[论文]

参数级别

• [2025/11] AgentEvolver：迈向高效的自我进化的智能体系统。[论文]
• [2025/10] 基于早期经验的智能体学习。[论文]
• [2025/10] 通过持续预训练扩展智能体规模。[论文]
• [2024/10] ToolGen：通过生成实现统一的工具检索与调用。[论文]
• [2023/08] Retroformer：具有策略梯度优化功能的回顾性大型语言智能体。[论文]
• [2023/06] 一台同时具备短期、情景和语义记忆系统的机器。[论文]

隐含

• [2025/11] 用于 GUI 代理的自动扩展连续内存。[论文]

工作记忆

令牌级别

• [2026/01] MemRL：基于情景记忆的运行时强化学习实现自我进化代理。[论文]
• [2026/01] 智能体记忆：为大型语言模型代理学习统一的长期与短期记忆管理。[论文]
• [2025/11] 记忆即行动：面向长 horizon 智能体任务的自主上下文整理。[论文]
• [2025/11] IterResearch：通过马尔可夫状态重构重新思考长 horizon 代理。[论文]
• [2025/11] MemSearcher：通过端到端强化学习训练 LLM 进行推理、搜索和记忆管理。[论文]
• [2025/10] AgentFold：具有主动上下文管理的长 horizon 网络代理。[论文]
• [2025/10] PRIME：集成规划与检索的记忆，用于增强推理能力。[论文]
• [2025/10] 上下文即记忆：基于记忆检索的场景一致交互式长视频生成。[论文]
• [2025/10] DeepAgent：具有可扩展工具集的通用推理代理。[论文]
• [2025/10] ACON：优化长 horizon LLM 代理的上下文压缩。[论文]
• [2025/09] ReSum：通过上下文摘要解锁长 horizon 搜索智能。[论文]
• [2025/08] Sculptor：通过主动上下文管理赋予 LLM 认知代理能力。[论文]
• [2025/07] MemAgent：基于多卷积 RL 的记忆代理重塑长上下文 LLM。[论文]
• [2024/10] Agent S：一个像人类一样使用计算机的开放智能体框架。[论文]

参数级别

• [2024/05] 不同长度，恒定速度：利用闪电注意力实现高效语言建模。[论文]
• [2024/01] 带有注意力汇的高效流式语言模型。[论文]

隐变量级别

• [2025/11] VisMem：潜在视觉记忆释放视觉-语言模型的潜力 [论文]
• [2025/09] MemGen：编织生成式隐变量记忆以支持自我进化代理。[论文]
• [2025/09] 冲突感知的软提示用于检索增强型生成。[论文]
• [2025/09] MemoryVLA：视觉-语言-动作模型中的感知-认知记忆，用于机器人操作。[论文]
• [2025/06] MEM1：学习协同记忆与推理，以构建高效的长 horizon 代理。[论文]
• [2025/05] RazorAttention：通过检索头实现高效的 KV 缓存压缩。[论文]
• [2025/04] MemoRAG：借助全局记忆增强的检索增强技术提升长上下文处理能力。[论文]
• [2025/04] SnapKV：LLM 在生成之前就知道你在寻找什么。[论文]
• [2025/03] LM2：大型记忆模型。[论文]
• [2025/02] SoftCoT：用于 LLM 高效推理的软思维链。[论文]
• [2025/02] Time-VLM：探索多模态视觉-语言模型在增强时间序列预测中的应用。[论文]
• [2025/02] Titans：在测试时学习记忆。[论文]
• [2024/08] 利用长期记忆增强语言模型。[论文]
• [2024/06] 深呼吸：利用哨兵标记提升大型语言模型的语言建模能力。[论文]
• [2024/04] 适应性语言模型以压缩上下文。[论文]
• [2024/03] 学习用要点标记压缩提示。[论文]
• [2024/03] 剪刀手：利用重要性假设的持久性在测试时压缩 LLM 的 KV 缓存。[论文]
• [2024/03] 聚焦变压器：用于上下文缩放的对比训练。[论文]
• [2023/07] 大型语言模型中用于上下文压缩的上下文自编码器。[论文]
• [2023/06] H2O：大型语言模型高效生成推理的重击者预言机。[论文]
• [2022/08] 记忆化变压器。[论文]
• [2022/07] XMem：基于阿特金森-希夫林记忆模型的长期视频目标分割。[论文]

📖 引用

如果您觉得本仓库对您有所帮助，我们非常感谢您能引用我们的论文：

@article{DBLP:journals/corr/abs-2512-13564,
  author       = {Yuyang Hu 和 Shichun Liu 和 Yanwei Yue 和 Guibin Zhang 和 Boyang Liu 和 Fangyi Zhu 和 Jiahang Lin 和 Honglin Guo 和 Shihan Dou 和 Zhiheng Xi 和 Senjie Jin 和 Jiejun Tan 和 Yanbin Yin 和 Jiongnan Liu 和 Zeyu Zhang 和 Zhongxiang Sun 和 Yutao Zhu 和 Hao Sun 和 Boci Peng 和 Zhenrong Cheng 和 Xuanbo Fan 和 Jiaxin Guo 和 Xinlei Yu 和 Zhenhong Zhou 和 Zewen Hu 和 Jiahao Huo 和 Junhao Wang 和 Yuwei Niu 和 Yu Wang 和 Zhenfei Yin 和 Xiaobin Hu 和 Yue Liao 和 Qiankun Li 和 Kun Wang 和 Wangchunshu Zhou 和 Yixin Liu 和 Dawei Cheng 和 Qi Zhang 和 Tao Gui 和 Shirui Pan 和 Yan Zhang 和 Philip Torr 和 Zhicheng Dou 和 Ji{-}Rong Wen 和 Xuanjing Huang 和 Yu{-}Gang Jiang 和 Shuicheng Yan},
  title        = {人工智能代理时代的记忆},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/2512.13564},
  year         = {2025},
  url          = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.13564},
  doi          = {10.48550/ARXIV.2512.13564},
  eprinttype    = {arXiv},
  eprint       = {2512.13564},
  timestamp    = {周一, 2026年1月26日 16:10:18 +0100},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2512-13564.bib},
  bibsource    = {dblp 计算机科学文献数据库, https://dblp.org}
}

⭐️ 星标历史

Agent-Memory-Paper-List 快速上手指南

Agent-Memory-Paper-List 并非一个需要安装运行的软件库，而是一个持续更新的学术论文清单资源库。它旨在梳理 AI Agent 记忆领域的研究现状，提供统一的分类框架（形式、功能、动态），并收录相关前沿论文。

开发者无需配置复杂环境，只需通过 Git 克隆仓库即可获取最新的论文列表和综述内容。

环境准备

本项目主要包含 Markdown 文档、论文链接及示意图，对系统无特殊要求。

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 前置依赖：
  • Git：用于克隆代码仓库
  • 浏览器：用于访问论文链接（arXiv, Hugging Face 等）

提示：国内用户建议配置 Git 加速或使用镜像源，以提升克隆速度。

安装步骤

通过以下命令将仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List.git

进入项目目录：

cd Agent-Memory-Paper-List

国内加速方案：如果直接克隆速度慢，可使用国内镜像源（如 Gitee 镜像，若有）或设置 Git 代理：

git clone https://gitee.com/mirror/Agent-Memory-Paper-List.git # 示例，具体地址需确认是否有同步镜像
# 或者使用通用加速技巧
git clone https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List.git --depth 1

基本使用

克隆完成后，您可以直接在本地查看整理好的论文列表和综述图表。

1. 浏览论文列表

打开项目根目录下的 README.md 文件，即可看到按事实记忆 (Factual Memory)、经验记忆等分类的最新论文清单。每篇论文均附带标题、发布日期及 arXiv/PDF 链接。

例如，查找关于“多模态记忆”的论文，可在文件中搜索 Multimodal，快速定位如 MemVerse 或 WorldMM 等最新研究。

2. 查看统一分类框架

项目中包含核心概念图（位于 assets/ 目录），展示了 Agent Memory 的统一分类法：

• Forms (形式)：Token 级、参数级、潜在状态
• Functions (功能)：事实性、经验性、工作记忆
• Dynamics (动态)：形成、演化、检索

您可以在支持 Markdown 预览的编辑器（如 VS Code）中打开 README.md 直接查看图表，或直接访问在线仓库页面阅读。

3. 追踪最新进展

由于该列表持续更新，建议定期拉取最新内容：

git pull origin main

通过此方式，您可以随时掌握 AI Agent 记忆领域的最新突破，为研发长程推理、个性化交互或自进化 Agent 系统提供理论支撑。