增强大语言模型 Agents 的工作记忆能力

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【点击】 加入大模型技术交流群 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696105075 本篇文章将会对论文《Empowering Working Memory for Large Language Model Agents》进行解读分享。为了克服传统大语言模型（LLM）缺乏情景记忆和不同交互领域连续性的局限性，本文探讨了应用认知心理学工作记忆框架来增强 LLM 架构，并提出了一种创新模型。 该模型具有集中式工作记忆中心并提供对情景缓冲区的访问能力 ，用于构建具有复杂的、类人记忆功能的 LLM Agent，并强调需要进一步研究优化记忆编码、存储、优先级、检索和安全性以实现这个目标。总体而言，这篇论文为开发具有更复杂、类似人类的记忆能力的 LLM 智能体提供了战略蓝图，强调了记忆机制是人工通用智能的重要前沿。 背景介绍 大语言模型 LLM 的发展标志着人工智能领域的重大进步，特别是在语言理解、生成和推理领 ………………………………