【论文笔记】021 A-Mem - Agentic Memory for LLM Agents
这篇论文的核心贡献是提出了一种名为 A-Mem 的新型大语言模型（LLM）智能体内存系统，它通过借鉴"卢曼卡片盒"（Zettelkasten）方法，实现了内存结构的自主构建、动态链接和持续进化，从而显著提升了智能体在复杂长期交互中的推理能力。
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【论文笔记】025 Seeing, Listening, Remembering, and Reasoning - A Multimodal Agent with Long-Term Memory
本研究引入了 M3-Agent 框架，其核心贡献是构建了一个具备长期记忆的多模态智能体，它能通过以实体为中心的多模态记忆图谱持续积累情节和语义知识，并在长视频问答任务中显著超越了目前最强的商业大模型组合。
【论文笔记】026 Mem0 - Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory
这篇论文推出了 Mem0，一种专为 AI 智能体设计的可扩展长期记忆架构，通过动态提取对话精华并利用图谱化表示（Mem0g），实现了在多轮会话中维持高度的一致性，同时比传统全上下文方法降低了 91% 的延迟和 90% 以上的成本。