Summary: 本文提出 MemEngine，一个统一且模块化的库，整合多种 LLM 智能体内存模型，支持高效开发和用户友好的应用，填补了现有研究中缺乏统一内存框架的空白。
Keywords: LLM, Memory Framework, Agent Design, Modular Architecture, Information Retrieval
Authors: Zeyu Zhang, Quanyu Dai, Xu Chen, Rui Li, Zhongyang Li, Zhenhua Dong
Institution(s): Renmin University of China, Huawei Noah’s Ark Lab, Huawei Technologies Ltd.
Problem Background
大型语言模型（LLM）驱动的智能体在多个领域得到广泛应用，内存作为其核心组件，决定了存储历史数据、反思知识和召回信息以支持决策的能力。 然而，目前研究中提出的多种先进内存模型缺乏统一的框架和实现，导致开发者难以在实验中尝试不同模型，基础功能重复实现，且学术模型与智能体的集成不够灵活，难以跨框架应用。 因此，亟需一个统一的、模块化的库来解决内存模型开发和应用中的碎片化和不一致性问题。
Method
- 核心思想： 提出一个名为 MemEngine 的统一且模块化的库，用于开发和应用 LLM 智能体的先进内存模型，通过三层次框架整合现有模型并支持新模型开发。
- 框架设计：
- 内存功能（Memory Functions）： 最低层，提供基础功能如编码（Encoder）、检索（Retrieval）、反思（Reflector）、总结（Summarizer）、触发（Trigger）、遗忘（Forget）等，作为构建内存操作的基本单元。
- 内存操作（Memory Operations）： 中间层，包括存储（Store）、召回（Recall）、管理（Manage）和优化（Optimize）等操作，用于构建不同内存模型的基本流程，例如存储操作负责处理环境观察并建立索引，优化操作通过历史轨迹提升内存能力。
- 内存模型（Memory Models）： 最高层，实现了多种现有研究中的内存模型，如 FUMemory（全内存）、LTMemory（长期内存）、STMemory（短期内存）、GAMemory（生成式智能体内存）、MBMemory（多层内存）等，支持在不同智能体中直接应用。
- 辅助模块： 提供配置模块（Configuration Module）支持参数和提示的调整，工具模块（Utility Module）支持内容存储、可视化和远程部署。
- 关键特点： 模块化设计使得高层模块可复用低层模块，提高实现效率和一致性；支持用户自定义和扩展；提供多种使用模式（默认、可配置、自动）和跨框架兼容性（如 AutoGPT）。
Experiment
- 有效性： 论文通过与现有库（如 AutoGen、LangChain、Memary、Cognee 等）的对比，展示了 MemEngine 在整合多种内存模型、支持高级操作（如反思和优化）以及提供模块化自定义能力方面的优势。
- 全面性： MemEngine 提供了用户友好的部署方式（本地和远程）和多种使用模式（默认、可配置、自动），并兼容主流框架，适用性较广。
- 局限性： 论文未提供具体的定量实验数据（如性能指标、资源开销或任务效果对比），无法直接评估其在实际应用中的提升幅度或适用场景的全面性，仅从功能性描述其优越性。
Further Thoughts
MemEngine 的模块化框架设计启发了我思考是否可以将类似思路推广到智能体其他组件（如决策或交互模块）的统一开发中，形成整个智能体系统的模块化架构； 此外，论文提到的多模态内存支持（视觉、音频）提示我们可以探索如何设计跨模态的内存功能和操作； 自动模式是否可以通过强化学习或元学习实现运行时动态适应任务需求； 作为开源项目，如何通过社区协作机制持续扩展内存模型库，例如引入用户贡献模型的共享平台。