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新的LLM代理记忆系统利用推荐和自适应预算

研究人员开发了增强大型语言模型（LLM）代理长期记忆能力的新方法。一种方法AgentMemRec将代理记忆构建为带预算的精选推荐问题，借鉴推荐系统的技术来选择相关记忆，而无需调用LLM。与现有记忆系统相比，该方法在多轮问题上显示出更高的准确性。另一项提出的系统FlexA-Mem提供了一种预算自适应方法，为每次调用生成新的记忆，结合紧凑的时间线和相关细节，以高效地满足多样化的记忆需求。