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MAPE：用程序进化自动发现Agent记忆设计

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AI 综述

Xinheng Ding等作者提出MAPE框架，从最小种子出发，通过标准化生命周期接口和迭代的诊断-提议循环，演化出完整的智能体记忆程序，而非由人工设计。在LoCoMo和LongMemEval基准上，MAPE的准确率比人工设计基线最高提升12%，服务成本仅为后者的35%。作者据此归纳出两条设计模式：保留原始对话作为可检索证据，以及按查询意图组合检索到的证据。作者称，将组合模块移植到五个现有记忆系统后，这些系统的准确率均有提升。

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最新进展11月14日 13:00

MAPE：用程序演化自动发现智能体记忆设计

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11月14日

13:00
arXiv cs.AI
MAPE：用程序演化自动发现智能体记忆设计
研究提出 MAPE 框架，通过标准化生命周期接口和迭代的诊断-提议循环，从最小种子出发演化出完整的记忆程序。在 LoCoMo 和 LongMemEval 上，其准确率比人工设计基线最高提升 12%，服务成本仅为后者的 35%。分析归纳出两条设计模式：保留原始对话作为可检索证据，以及按查询意图组合检索到的证据；将组合模块移植到五个现有记忆系统后，准确率均有提升。

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