自进化Agent：兼具反思与记忆增强能力

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大模型在动态环境中持续决策、长期记忆缺乏以及有限的上下文窗口等方面仍面临挑战： 元学习、多任务学习等方法来增强LLMs的迁移能力和适应性； 针对有限记忆存储的问题，MemGPT和MemoryBank采用了不同的策略管理记忆； 但这些方法通常针对特定任务或场景，缺乏一个通用框架。 提出了一个创新框架—— 具有反思和记忆增强能力的自进化智能体 （ SAGE ）。SAGE框架包括 三个智能体 ： 用户、助手和检查器 。通过整合迭代反馈、反思机制和基于艾宾浩斯遗忘曲线的记忆优化机制，显著提升了智能体处理多任务和长跨度信息的能力。智能体通过自进化能够适应性地调整策略、优化信息存储和传输，并有效减少认知负荷。 SAGE框架的示意图 迭代反馈 ：助手根据检查器的反馈不断优化输出，直到检查器认为输出正确或达到迭代限制。 反思机制 ：助手分 ………………………………