论文概述Memory-R1是一个创新性的强化学习框架，旨在解决大语言模型的无状态特性所带来的记忆局限问题。该框架通过引入两个专门化的智能体来实现自适应的外部记忆管理：记忆管理器(Memory Manager)负责学习结构化的记忆操作(ADD、UPDATE、DELETE)，而回答智能体(Answer Agent)则负责预选和推理相关的记忆条目。Memory-R1的突破性在于使用结果驱动的强化学习技术，在极少监督的情况下实现高效的记忆管理。
论文信息：
发布时间：2025-08-27
作者：Sikuan Yan, Xiufeng Yang, Zuchao Huang, Ercong Nie, Zifeng Ding, Zonggen Li, Xiaowen Ma, Kristian Kersting, Jeff Z. Pan, Hinrich Schütze, Volker Tresp...
基于大型语言模型的智能体优化综述
A 综述 on the 优化of Large Language Model-based Agents论文概述本文是一篇关于智能体系统的综述性研究论文，由 Shangheng Du 等7位研究者共同完成。
This 综合性 综述 provides the first 系统性 review of 大型语言模型 (LLM)-based agent 优化approaches, addressing the gap between vanilla 大型语言模型 (LLM) 优化and specialized agent functionalities. While current work typically relies on prompt design or 微调 applied to standard 大型语言模型 (LLM)s, these often lead to limited ...