北邮百家 MemoryOS 团队带你深度梳理AI记忆2026最新综述！
2026北邮百家MemoryOS团队联合华为，发表最新 AI 记忆综述《 Survey on AI Memory 》，涵盖记忆的理论基础、 4W 记忆分类体系、单智能体 - 多智能体记忆架构，记忆评估方法与前沿趋势，梳理了 一份详尽的 AI 记忆全景图。
· Githhub论文地址：https://github.com/BAI-LAB/Survey-on-AI-Memory
· 项目地址：https://baijia.online/homepage/memory_survey.html
综述特色：
▪全景视野：涵盖理论基础、分类体系、单/多智能体架构、评估基准与应用。
▪ 独创4W分类法：When-What-HoW-Which记忆分类体系。
▪前沿趋势：梳理单智能体独立记忆向多智能体协同记忆的演化路径。
▪深度展望：深度剖析从“被动检索”到“主动进化”的未来方向。
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第一章：综述概览AI Memory的演进全景
核心摘要：人工智能记忆（AI Memory）是通用人工智能（AGI）实现与真实世界深度、高效交互的不可或缺的关键环节。它从根本上打破了传统人工智能任务孤立运行、交互过程碎片化的技术桎梏，让智能体具备从历史交互中积累经验、优化后续决策的进阶能力。
图表解读
▪理论基础 (Sec 2)：整合认知心理学与神经科学模型，提炼 AI 智能体记忆的可落地设计模式，明确AI 领域中“记忆” 的概念边界。
▪分类体系 (Sec 3)：提出独创4W 记忆分类法（When-What-How-Which），对记忆机制进行系统性分类梳理。
▪架构概览 (Sec 4-5)：分别综述单智能体与多智能体系统的典型记忆架构、关键技术组件，涵盖核心操作、进阶能力及实际应用局限。
▪评估与应用 (Sec 6-7)：Sec 6 梳理 AI 记忆的评估维度、性能指标、代表性基准及评估范式与难点；Sec 7 分析真实世界应用，凸显 AI 记忆对提升多领域智能体性能的核心赋能作用。
▪未来展望(Sec 8)：探讨AI 记忆领域的开放挑战与前沿研究趋势，为后续研究指明方向。
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第二章：理论基石从认知科学到计算框架
核心摘要：本章通过连接生物学原理、认知心理学和神经科学，为记忆增强型智能体建立了概念基石。通过分析跨学科基础（如 Atkinson–Shiffrin 模型、工作记忆模型），我们对 AI 记忆的边界进行定义，区分了Memory(记忆) vs. Knowledge（知识）vs. Context（上下文）vs. Experience（经验）。
图表解读
▪ LLM Memory：指模型权重中的隐式计算核心，用于预测 。
▪ Agent Memory：提供功能性工作流，支持感知 - 规划 - 行动循环中的复杂任务执行 。
▪ AI Memory：代表宏观的认知概念，旨在实现终身进化、长期持久性和适应性 。
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第三章：形态篇记忆到底“长”什么样？（4W记忆分类法）
核心摘要：为了系统化理解庞杂的记忆机制，我们建立了一套 4W Memory Taxonomy。该体系通过四个核心疑问词（When, What, HoW, Which），从四维正交坐标对 AI 记忆系统进行了系统性分类。
图3: Classification framework for agent memory mechanisms
图表解读
▪When (Lifecycle)：记忆存在多久？从瞬时输入缓冲区到跨会话的持久存储 。
▪What (Type)：记忆包含什么信息？涵盖程序性技能、陈述性事实、元认知反思和社会模型 。
▪HoW(Storage)： 记忆如何存储？从模型权重的隐式存储到文本、向量、图等显式外部表示 。
▪Which (Modality)：处理何种模态？分为单模态（纯文本）和多模态（图文、音视频融合） 。
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第四章：单智能体记忆架构
核心摘要本章聚焦单智能体记忆系统架构，探讨记忆如何组织（架构）、如何运作（基础功能）以及如何支持推理（高级能力）。单智能体记忆主流架构包括层级式、类 OS 式、认知进化式等。核心在于实现存储、检索与更新，并进一步支持智能体的自我进化。
图表解读
▪架构范式：层级架构、类操作系统架构、认知进化架构、图 / 时序架构 。
▪基础功能：包括存储（ Storage ）、检索（ Retrieval ）和更新（ Updating ）：增量式更新、修正性更新、巩固性更新与遗忘性更新。
▪高级能力：不仅是被动回忆，还包括自我进化（ Self-evolution ）和多模态关联（Association），实现从被动检索到主动智能增强的转变。
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第五章：群体协作多智能体系统的记忆共享
核心摘要：在多智能体系统（MAS）中，记忆机制旨在突破智能体记忆孤岛，实现群体智慧。分别从通信机制（显式 vs 隐式）和记忆共享机制（任务级 vs 步骤级）两个维度，介绍多智能体协作中的信息交互和孤岛问题。
图表解读
▪通信机制(Communication)：
- 显式通信(Explicit)：以自然语言、结构化 Schema 为代表的显式通信，可保障交互的可解释性。
- 隐式通信 (Implicit)：通过观察共享环境或内部状态的共享表征，依靠程序内部处理即可实现高速协同。
▪记忆共享 (Memory Sharing)：
- 任务级(Task-Level)：整合多智能体不同任务执行经验以实现长期能力进化，其核心包含同质任务经验积累与异质任务信息迁移两种模式。
- 步骤级 (Step-Level)：多智能体协作流程细粒度执行阶段，通过上下文路由动态分配关键信息切片。
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第六章：评估维度如何衡量记忆的效能？
核心摘要：当前记忆领域缺乏统一的评估标准和框架。本章提出了一个包含四大核心类别的评估分类法，并梳理了代表性的 Benchmark，旨在为记忆系统的性能量化提供标准化工具。
图表解读
▪记忆检索能力 (Memory Retrieval Capability)：评估能否准确找到所需信息。
▪动态更新能力 (Dynamic Updating Capability)：评估记忆库随新信息变化的适应性。
▪高级认知能力 (Advanced Cognitive Capability)：评估基于记忆的推理与规划能力。
▪系统效率(System Efficiency)：评估记忆操作的资源消耗与响应速度。
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第七章：应用实战记忆赋能的场景范式
核心摘要：记忆机制是增强 AI 性能的核心推动力。应用场景主要分为两类：单智能体应用（侧重长期上下文保持、用户偏好记忆和个性化）与多智能体应用（侧重共享记忆空间、协同任务执行与集体推理）。
图表解读
▪单智能体场景：允许个体在跨会话或长期交互中积累经验，实现超越固定上下文窗口的连续性与个性化服务。
▪多智能体场景：通过公共记忆空间支持协作，解决并发、溯源和访问控制等挑战，实现群体智慧。
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第八章：未来展望 通往终身进化的智能之路
核心摘要：记忆机制是将静态大语言模型（LLMs）转化为具备持续学习能力的动态智能体的核心支撑，但当前发展仍面临架构冲突、理论方法缺口、安全与运维复杂性三大类关键挑战；未来，AI 记忆系统将突破被动存储与检索的局限，朝着类脑启发建模、记忆-经验升级、自进化集体记忆三大方向演进，最终构建支持终身自主学习与稳健多智能体协作的主动自适应系统。
当前挑战
▪架构冲突与系统局限：LLMs 有限上下文窗口难以承载长期经验存储，参数化记忆更新易引发灾难性遗忘，多模态异构信息的统一表征整合存在技术瓶颈。
▪理论与方法缺口：对记忆的维度认知不完整（偏重时间维度，忽视对象与存储形式），缺乏评估记忆泛化性、鲁棒性等高阶属性的系统标准，多智能体记忆共享的理论框架与关键机制尚未成熟。
▪安全风险与运维复杂性：个人智能体存在用户隐私泄露与敏感信息推理风险，多智能体协作场景下静态权限设计难以适配复杂环境，易引发效率瓶颈与数据不一致问题。
未来趋势
▪类脑启发记忆建模：借鉴生物互补学习系统（CLS）理论，实现快速经验获取与渐进式整合的分离，构建统一多模态记忆表征，解决稳定性- 可塑性权衡难题。
▪从AI 记忆到AI 经验升级：将无结构日志转化为含时序与因果关联的结构化记忆，推动检索策略向目标感知型进化，依托经验驱动推理与规划，形成“记忆- 执行- 优化” 的闭环自进化机制。
▪自进化集体记忆：建立上下文感知的动态权限访问控制与隐私保护机制，通过自动去重、聚类及共识协议实现集体记忆的自组织优化，保障多智能体协作的安全性与稳健性。
展望未来，AI 记忆的发展是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步，其核心研究方向将聚焦类脑记忆巩固机制与隐私保护集体记忆协议；成熟的 AI 记忆系统将推动智能体从静态工具升级为自适应的终身协作伙伴，开启人机认知共生进化的全新阶段。
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