Agent技術(shù)洞察01：增強大語言模型 Agents 的工作記憶能力

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原標題：Agent技術(shù)洞察01：增強大語言模型 Agents 的工作記憶能力
關(guān)鍵字：記憶,內(nèi)存,模型,上下文,工作
文章來源：算法邦
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直播預(yù)告 | 6月14日上午10點，「智猩猩AI新青年講座」第239講正式開講，莫納什大學在讀博士馬鑫將直播講解《DiT架構(gòu)在視頻生成模型中的應(yīng)用與擴展》，歡迎掃名~導(dǎo)讀本文來自知乎，作者為云原生架構(gòu)師王磊。本文只做學術(shù)/技術(shù)分享，如有侵權(quán)，聯(lián)系刪文。
本文探討了工作記憶模型的應(yīng)用，從認知心理學到 LLM Agent 的新興領(lǐng)域。傳統(tǒng)的 LLM Agent 缺乏跨交互領(lǐng)域的情景記憶深度和連續(xù)性。為了解決這些問題，提出了一種增強模型，將集中式工作內(nèi)存中心與情景緩沖區(qū)訪問結(jié)合起來。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696105075?本篇文章將會對論文《Empowering Working Memory for Large Language Model Agents》進行解讀分享。為了克服傳統(tǒng)大語言模型（LLM）缺乏情景記憶和不同交互領(lǐng)域連續(xù)性的局限性，本文探討了應(yīng)用認知心理學工作記憶框架來增強 LLM 架構(gòu)，并提出了一種創(chuàng)新模型。該模型具有集中式工作記憶中心并提供對情景緩沖區(qū)的訪問能力，用于構(gòu)建具有復(fù)雜的、類人記憶功能的 LLM Agent，并強

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