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小城镇建设网站并阐述观点,网站建设开发语言和使用工具,天津网站营销seo电话,龙岩本地论坛摘要#xff1a;文章提出 ReMe#xff08;Rem)ember Me#xff0c;Refine Me#xff09;#xff0c;一个面向经验驱动的智能体进化综合框架。ReMe 在记忆生命周期中创新性地引入三大机制#xff1a;1#xff09;多维度蒸馏——通过识别成功模式、分析失败诱因并生成对比…摘要文章提出 ReMeRem)ember MeRefine Me一个面向经验驱动的智能体进化综合框架。ReMe 在记忆生命周期中创新性地引入三大机制1多维度蒸馏——通过识别成功模式、分析失败诱因并生成对比洞察提炼细粒度经验2情境自适应复用——借助场景感知索引将历史洞见量身定制至新情境3基于效用的精炼——自主添加有效记忆、剪除过时记忆维持紧凑且高质量的经验池。在 BFCL-V3 与 AppWorld 上的大量实验表明ReMe 在智能体记忆系统领域树立了新的 SOTA。论文标题: Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution作者:Zouying Cao, Jiaji Deng, Li Yu发表年份:2025原文链接:https://arxiv.org/pdf/2512.10696代码链接:github.com/agentscope-ai/ReMe关键词:AIAgent程序性记忆终身学习经验驱动记忆增强在人工智能AI从静态语言模型向自主 Agent 演进的浪潮中如何让 Agent 实现持续学习与自我进化是一个核心难题。如果每次都通过昂贵的完全重训来更新模型成本和效率都难以接受。因此程序性记忆Procedural Memory的概念应运而生它赋予 Agent 从过往交互中内化“如何做how-to”知识的能力理论上可以显著减少重复的试错。然而现有的记忆框架大多陷入“被动累积”的困境把记忆库当作一个只增不减的静态档案室。这导致记忆质量良莠不齐检索效率低下甚至在面对新任务时陈旧或无关的“经验”反而会成为决策的噪声。为了打破这一僵局来自上海交通大学和阿里巴巴通义实验室的研究者们提出了ReMeRemember Me, Refine Me一个面向“经验驱动的 Agent 演化”的综合框架。它不再被动存储而是围绕记忆的整个生命周期——获取、复用、精炼——构建了一套动态演化的闭环系统。一、研究背景为何 Agent 需要“活”的记忆想象一下一个新手 Agent 在处理一项复杂的股票交易任务。在没有过往经验指导时它可能会犯一些“低级错误”比如在下单前忘记查询实时股价而是凭空捏造一个价格导致任务失败。而一个有经验的 Agent则会记起“下单前必须先查价”这一关键步骤从而顺利完成任务。图 1有无过往经验的 Agent 在解决股票交易任务时的对比这个例子直观地揭示了程序性记忆的重要性。一个理想的程序性记忆系统应当具备三大核心能力高质量提炼能从嘈杂的原始执行轨迹中蒸馏出具有普适性的、可复用的知识而非简单的流水账记录。任务导向的利用能根据当前任务的具体需求动态调整和适配检索到的记忆使其在新场景中发挥最大效用。渐进式优化记忆库应具备新陈代谢的能力不断吸纳有效的经验同时淘汰陈旧或无用的条目防止“记忆腐化”。现有方法恰恰在这些方面存在短板。它们要么直接存储原始轨迹导致信息冗余、逻辑不清要么将经验生搬硬套无法适应新任务的细微变化更致命的是缺乏有效的更新策略使得记忆库逐渐退化成一个混杂着真知与噪声的“垃圾场”。正是在这样的背景下ReMe 应运而生致力于将程序性记忆从一个“静态数据库”转变为一个能够自我驱动、持续演化的“认知基底”。二、方法总览ReMe 框架的三个核心阶段ReMe 框架的核心思想是通过经验获取Experience Acquisition、经验复用Experience Reuse和经验精炼Experience Refinement这三个交替循环的阶段形成一个完整的记忆生命周期闭环。图 2ReMe 框架概览图经验获取Experience Acquisition目标从 Agent 的历史执行轨迹包括成功与失败的案例中提炼出结构化、高质量的“经验”。做法一个“总结器”模型LLM_summ会分析原始轨迹通过成功模式识别Success Pattern Recognition、失败分析Failure Analysis和对比洞察生成Comparative Insight Generation三种互补的方式将关键步骤、决策逻辑和避坑指南转化为结构化的经验条目。这些经验随后经过验证和去重存入一个向量化的“经验池”。经验复用Experience Reuse目标当面临新任务时从经验池中高效、准确地检索出最相关的经验并以此指导 Agent 的行动。做法首先根据新任务的查询通过向量相似度检索出 Top-K 个候选经验。然后一个“重排器”模型LLM_rerank会结合当前任务的上下文对这些候选经验进行二次排序。最后一个“重写器”模块会将最优的经验适配、改写成更贴合当前任务的、更具指导性的上下文注入到执行 AgentLLM_execute的提示Prompt中。经验精炼Experience Refinement目标维持经验池的“活性”和高质量使其能跟上任务分布变化和模型能力的提升。做法这包括两个核心机制选择性添加Selective Addition只有成功完成任务后产生的、且经过验证的高质量新经验才会被加入经验池。对于失败的任务则会触发一个“失败感知反思”Failure-aware Reflection机制尝试探索新的解决方案若成功则将教训存入否则丢弃避免污染经验池。基于效用的删除Utility-based Deletion系统会持续追踪每个经验的“效用值”。一个经验被检索的次数很多但它指导下的任务成功率却很低那么它的效用值就会下降。当一个经验的平均效用低于预设阈值时它就会被自动从经验池中“淘汰”从而实现记忆的“新陈代谢”。通过这三个阶段的循环往复ReMe 使得 Agent 的程序性记忆不再是静态的而是一个能够不断自我完善、与时俱进的动态系统。三、关键结论ReMe 带来了什么这篇论文的核心贡献可以总结为三点提出了 ReMe 框架这是一个全面的、闭环的 Agent 演化框架通过多方面的经验蒸馏、上下文自适应的复用和基于效用的精炼解决了程序性记忆的“被动累积”困境让 Agent 能够自主地提炼、适配和维护高质量的推理模式。发布了 reme.library这是一个从多样化 Agent 任务中构建的细粒度程序性记忆数据集。它包含了结构化的成功模式和失败教训为社区研究程序性记忆和优化记忆增强型 Agent 提供了宝贵的资源。验证了“记忆缩放效应”大量的实验证明ReMe 显著提升了 Agent 在多个基准测试上的性能。尤为关键的是研究者发现了一个“记忆缩放效应Memory-Scaling Effect”即搭载了 ReMe 的小模型如 Qwen3-8B能够超越未搭载记忆系统的更大模型如 Qwen3-14B这为实现资源高效的 Agent 终身学习提供了一条极具前景的路径。四、深度拆解ReMe 是如何运作的让我们更深入地探究 ReMe 框架的一些关键设计细节。1. 经验获取从“流水账”到“智慧锦囊”经验的质量是整个系统的基石。ReMe 在经验获取阶段的设计颇具匠心。提取粒度关键点 vs. 完整轨迹一个重要的设计抉择是经验的提取粒度。是应该把整个任务的执行轨迹Trajectory-level打包成一个经验还是应该只提取其中最核心的步骤Keypoint-level实验结果给出了明确的答案。表 2提取粒度消融研究如上表所示虽然轨迹级别的经验也能带来微小提升但关键点级别的经验带来的性能增益要大得多。这说明从粗糙的原始记录中提炼出细粒度的、聚焦核心逻辑的知识对于有效的知识迁移至关重要。检索键的选择当经验被存入记忆池后如何在新任务来临时准确地找到它这就需要一个好的“索引”或“检索键Retrieval Key”。ReMe 探索了四种不同的检索键策略任务查询Task Query直接使用新任务的原始查询语句。通用查询Generalized Query对原始查询进行泛化处理。查询关键词Query Keywords提取查询中的核心关键词。使用场景Usage Scenario生成一个更丰富的、描述“何时使用该经验”的场景描述。图 3检索键消融研实验证明为经验创建更丰富、更具上下文的“使用场景”描述作为索引能最有效地帮助 Agent 在未来找到并利用这些宝贵经验。2. 经验精炼让记忆库“活起来”经验精炼是 ReMe 区别于其他静态记忆系统的关键。其中选择性添加、失败感知反思和基于效用的删除是三大核心组件。表 3关键组件消融研究选择性添加 vs. 全量添加实验发现只添加来自成功轨迹的经验选择性添加其性能远超将所有轨迹无论成败的经验都加入记忆库全量添加。这再次印证了经验的质量远比数量重要。失败感知反思引入该机制后Agent 的平均任务成功率得到提升说明从失败中学习确实能带来价值。基于效用的删除在加入删除机制后性能得到进一步提升。这表明定期清理那些“听起来有用但实际没用”的过时经验对于 Agent 适应动态环境至关重要。五、实验结果ReMe 的真实表现ReMe 在两大主流工具增强型 benchmark——BFCL-V3 和 AppWorld——上进行了广泛的实验。1. 主实验对比全面超越基线表 1ReMe 与基线方法在 BFCL-V3 和 AppWorld 上的性能对比从上表可以看出ReMe 效果显著无论模型大小ReMe 都稳定地超越了无记忆No Memory基线以及 A-Mem、LangMem 等其他记忆系统。动态版本更优ReMe 的动态版本dynamic即在评测过程中也持续更新记忆库始终优于其静态版本fixed凸显了自适应经验精炼的重要性。“记忆缩放效应”最引人注目的发现是Qwen3-8B ReMe (dynamic)的平均性能甚至超过了Qwen3-14B No Memory。同样Qwen3-14B ReMe (dynamic)也全面超越了Qwen3-32B No Memory。这有力地证明了一个高效的记忆机制可以成为弥补模型规模差距的“捷径”。2. 检索经验数量的影响是不是检索的经验越多越好ReMe 对此进行了敏感性分析。图 4检索经验数量对 Agent 性能的影响结果表明存在一个“甜点区间”。当检索的经验太少时Agent 无法获得充分的指导而当经验过多时可能会引入不必要的噪声或上下文过载反而对性能产生轻微的负面影响。对于 ReMe 来说检索 5-7 个经验是比较理想的平衡点。3. 失败案例分析ReMe 是否真的减少了 Agent 的失败图 5有无 ReMe 时失败任务的统计分析左侧的韦恩图显示ReMe 的独特失败案例远少于基线。右侧的条形图则具体展示了 ReMe 在不同错误类别上的改进证明它确实能帮助 Agent 避免许多常见的陷阱。4. 总结器模型能力的影响在 ReMe 框架中负责提炼经验的“总结器”模型LLM_summ的能力是否重要表 4不同能力的 LLM_summ 对性能的影响实验结果清晰地表明一个更强大的“总结器”能够提炼出更高质量的经验从而提升整个 Agent 系统的性能。这也为未来的工作指明了一个方向投资于提升经验提炼的能力是提升记忆增强型 Agent 性能的关键杠杆。六、未来工作与讨论ReMe 框架为构建能够终身学习的自主 Agent 迈出了坚实的一步但未来的探索空间依然广阔。更高效的记忆更新策略虽然 ReMe 的效用删除机制很有效但未来可以探索更主动、更具前瞻性的记忆管理策略比如预测哪些经验在未来可能变得重要或过时。跨模态经验目前的经验主要基于文本未来的 Agent 需要处理多模态信息。如何从图像、视频、语音交互中提炼和复用程序性记忆将是一个有趣且重要的研究方向。记忆与模型参数的深度融合ReMe 主要是非参数化的记忆系统。如何将这种外部记忆与模型的内部参数即通过微调更深度地结合实现“外挂”与“内化”的协同进化值得进一步探索。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 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