Agent技术洞察01：增强大语言模型 Agents 的工作记忆能力

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原标题：Agent技术洞察01：增强大语言模型 Agents 的工作记忆能力
关键字：记忆,内存,模型,上下文,工作
文章来源：算法邦
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直播预告 | 6月14日上午10点，「智猩猩AI新青年讲座」第239讲正式开讲，莫纳什大学在读博士马鑫将直播讲解《DiT架构在视频生成模型中的应用与扩展》，欢迎扫码报名~导读本文来自知乎，作者为云原生架构师王磊。本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。
本文探讨了工作记忆模型的应用，从认知心理学到 LLM Agent 的新兴领域。传统的 LLM Agent 缺乏跨交互领域的情景记忆深度和连续性。为了解决这些问题，提出了一种增强模型，将集中式工作内存中心与情景缓冲区访问结合起来。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696105075?本篇文章将会对论文《Empowering Working Memory for Large Language Model Agents》进行解读分享。为了克服传统大语言模型（LLM）缺乏情景记忆和不同交互领域连续性的局限性，本文探讨了应用认知心理学工作记忆框架来增强 LLM 架构，并提出了一种创新模型。该模型具有集中式工作记忆中心并提供对情景缓冲区的访问能力，用于构建具有复杂的、类人记忆功能的 LLM Agent，并强

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