Memory OS of AI Agent

📄 arXiv: 2506.06326v1 📥 PDF

作者: Jiazheng Kang, Mingming Ji, Zhe Zhao, Ting Bai

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MemoryOS以解决大语言模型的长期记忆管理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 记忆操作系统 大语言模型 长期记忆 个性化交互 动态更新 分层存储 AI代理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在长期记忆管理方面存在显著不足，导致个性化交互体验受限。
  2. 本文提出MemoryOS，通过分层存储架构和动态更新机制，提升AI代理的记忆管理能力。
  3. 在LoCoMo基准测试中，MemoryOS在F1和BLEU-1指标上分别较基线提升了49.11%和46.18%。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）面临固定上下文窗口和不足的记忆管理带来的挑战，导致长期记忆能力严重不足，个性化交互体验受限。为此，本文创新性地提出了Memory操作系统（MemoryOS），旨在实现AI代理的全面高效记忆管理。MemoryOS借鉴操作系统中的记忆管理原则，设计了分层存储架构，并包含四个关键模块：记忆存储、更新、检索和生成。该架构由短期记忆、中期记忆和长期个人记忆三个层次的存储单元组成。MemoryOS的关键操作包括存储单元之间的动态更新，短期到中期的更新遵循对话链FIFO原则，而中期到长期的更新则采用分段页面组织策略。实验结果表明，MemoryOS在LoCoMo基准测试中，GPT-4o-mini模型的F1和BLEU-1指标分别提高了49.11%和46.18%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在长期记忆管理方面的不足，现有方法无法有效支持个性化和上下文连贯的交互体验。

核心思路：提出MemoryOS，通过分层存储架构和动态更新机制，提升AI代理的记忆管理能力，使其能够更好地处理长期对话。

技术框架：MemoryOS的整体架构包括四个主要模块：记忆存储、更新、检索和生成，分为短期记忆、中期记忆和长期个人记忆三个层次。

关键创新：MemoryOS的核心创新在于其分层存储和动态更新机制，允许在不同记忆层次之间进行高效的信息传递和更新，显著提升了记忆的个性化和上下文连贯性。

关键设计：短期到中期的更新遵循对话链FIFO原则，而中期到长期的更新采用分段页面组织策略，确保信息的有效管理与检索。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

在LoCoMo基准测试中，MemoryOS在GPT-4o-mini模型上实现了F1和BLEU-1指标的显著提升，分别提高了49.11%和46.18%。这些结果表明，MemoryOS在上下文连贯性和个性化记忆保留方面表现出色，验证了其有效性。

🎯 应用场景

MemoryOS的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在智能助手、个性化推荐系统和人机交互领域。通过提升AI代理的记忆管理能力，能够显著改善用户体验，实现更自然和个性化的交互。未来，该技术可能推动更复杂的AI系统的发展，使其在长期任务和对话中表现更佳。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) face a crucial challenge from fixed context windows and inadequate memory management, leading to a severe shortage of long-term memory capabilities and limited personalization in the interactive experience with AI agents. To overcome this challenge, we innovatively propose a Memory Operating System, i.e., MemoryOS, to achieve comprehensive and efficient memory management for AI agents. Inspired by the memory management principles in operating systems, MemoryOS designs a hierarchical storage architecture and consists of four key modules: Memory Storage, Updating, Retrieval, and Generation. Specifically, the architecture comprises three levels of storage units: short-term memory, mid-term memory, and long-term personal memory. Key operations within MemoryOS include dynamic updates between storage units: short-term to mid-term updates follow a dialogue-chain-based FIFO principle, while mid-term to long-term updates use a segmented page organization strategy. Our pioneering MemoryOS enables hierarchical memory integration and dynamic updating. Extensive experiments on the LoCoMo benchmark show an average improvement of 49.11% on F1 and 46.18% on BLEU-1 over the baselines on GPT-4o-mini, showing contextual coherence and personalized memory retention in long conversations. The implementation code is open-sourced at https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS.