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- A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model based Agents
To bridge this gap, in this paper, we propose a comprehensive survey on the memory mechanism of LLM-based agents In specific, we first discuss ''what is'' and ''why do we need'' the memory in LLM-based agents
- 论文分享：A Survey on the Memory Mechanism of Large . . .
为了弥补这一差距，该论文对基于 LLM 的智能体的记忆机制进行了全面调查。 首先讨论基于 LLM 的智能体的记忆“是什么”和“为什么需要”。 然后，系统地回顾了此前关于如何设计和评估记忆模块的研究。 此外，论文还展示了许多智能体应用，其中记忆模块发挥着重要作用。 最后，论文分析了现有工作的局限性并指出了未来的重要方向。 由于篇幅限制，本文将主要关注论文的第3-5章节，即LLM智能体记忆的定义，重要性，以及如何实现。 我们首先以两个简单的任务示例 Task A 和 Task B 作为引入。 在上图的例子中，智能体有两个任务：
- A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model-based Agents
This article proposes a comprehensive survey on the memory mechanism of LLM-based agents, systematically review previous studies on how to design and evaluate the memory module, and presents many agent applications, where the memory module plays an important role
- LLM记忆化机制研究综述——A Survey on the Memory . . .
一篇survey总结LLM记忆机制的，实现上总结了三个要素：Source，Forms，Operations。 Source来源本次任务历史信息、该类任务历史信息、当前交互环境外信息。
- A Survey on the Memory Mechanism of Large Language . . .
本论文旨在系统综述和比较基于大型语言模型的智能代理的记忆机制，以期为未来的研究提供启示。 该论文系统性地总结了先前的研究，提出了大型语言模型智能代理的记忆机制的设计和评估方法，并探讨了记忆模块在智能代理应用中的重要作用。 本论文提供了一个开源的GitHub仓库，包含了最新的研究进展。 此外，还介绍了记忆模块在智能代理应用中的重要作用，并分析了现有研究的局限性和未来方向。
- GitHub - nuster1128 LLM_Agent_Memory_Survey
To bridge this gap, in this paper, we propose a comprehensive survey on the memory mechanism of LLM-based agents In specific, we first discuss ''what is'' and ''why do we need'' the memory in LLM-based agents
- A Survey on the Memory Mechanism of Large Language . . .
TL;DR: This comprehensive survey explores the memory mechanisms of Large Language Model (LLM) based agents, discussing the necessity, design, evaluation, applications, limitations, and future directions of memory in LLM-based agents
- LLM based agent 调研:A Survey on the Memory Mechanism . . .
论文链接: [2404 13501] A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model based Agents (arxiv org) 这篇论文是由人大高瓴发表的论文，主要是对基于大语言模型的智能体的记忆化机制进行调研。
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