混合记忆架构提升长程对话智能体记忆能力

混合情景与关系记忆在两项基准上优于现有记忆框架。

资讯摘要

论文提出一种混合记忆架构，由情景记忆与结构化关系记忆组成，并配合整合机制以保持效率。作者在 LoCoMo 和 LongMemEval-S 两个基准上开展实证研究，报告两类记忆持续互补，二者结合后优于现有记忆框架，在 LoCoMo 上达到 90.2% 准确率，在 LongMemEval-S 上达到 85.5%。

要点速读

1. 论文提出包含情景记忆与结构化关系记忆的混合记忆架构，并设计整合机制维持效率。
2. 作者在 LoCoMo 与 LongMemEval-S 两个基准上实验，报告两类记忆具有互补性。
3. 作者报告组合方案优于当前最优记忆框架，准确率分别为 90.2% 和 85.5%。

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采集于 2026/10/31 08:00:18（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。