MemEngine: A Unified and Modular Library for Developing Advanced Memory of LLM-based Agents

📄 arXiv: 2505.02099v1 📥 PDF

作者: Zeyu Zhang, Quanyu Dai, Xu Chen, Rui Li, Zhongyang Li, Zhenhua Dong

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-04

备注: Just accepted by TheWebConf'25 Resource Track

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MemEngine：为LLM Agent开发高级记忆的统一模块化库

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

关键词: LLM Agent 记忆模型 统一框架 模块化设计 知识库 人工智能 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent的记忆模型研究分散，缺乏统一的实现框架，阻碍了研究的复现和扩展。
  2. MemEngine提供了一个统一且模块化的库，方便开发者构建和使用各种高级记忆模型。
  3. 该库实现了大量最新的记忆模型，并提供用户友好的接口和可插拔的架构，方便使用和扩展。

📝 摘要（中文）

近年来，基于大型语言模型（LLM）的Agent已广泛应用于各个领域。作为其中的关键组成部分，它们的记忆能力引起了工业界和学术界的广泛关注。尽管最近的研究中提出了许多先进的记忆模型，但仍然缺乏在通用框架下的统一实现。为了解决这个问题，我们开发了一个统一且模块化的库，用于开发基于LLM Agent的高级记忆模型，名为MemEngine。基于我们的框架，我们实现了来自最近研究工作的大量记忆模型。此外，我们的库有助于方便且可扩展的记忆开发，并提供用户友好且可插拔的记忆使用方式。为了使我们的社区受益，我们已在https://github.com/nuster1128/MemEngine上公开了我们的项目。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的Agent的记忆模型研究存在缺乏统一框架的问题。不同的记忆模型实现方式各异，导致研究人员难以复现和比较不同的模型，也难以在此基础上进行扩展和改进。这阻碍了LLM Agent记忆能力的进一步发展。

核心思路：MemEngine的核心思路是提供一个统一的、模块化的框架，将不同的记忆模型进行抽象和封装，提供一致的接口和可扩展的架构。通过这种方式，研究人员可以方便地使用、比较和扩展不同的记忆模型，从而加速LLM Agent记忆能力的研究和发展。

技术框架：MemEngine的整体架构包含以下几个主要模块：1) 记忆模型接口：定义了统一的记忆模型接口，包括存储、检索、更新等操作。2) 记忆模型实现：实现了各种先进的记忆模型，例如基于向量数据库的记忆、基于图结构的记忆等。3) 记忆管理模块：负责管理记忆的生命周期，包括创建、删除、加载、保存等操作。4) 插件机制：允许用户方便地添加自定义的记忆模型。

关键创新：MemEngine最重要的技术创新点在于其统一的模块化架构。与以往分散的记忆模型实现方式不同，MemEngine提供了一个通用的框架，将不同的记忆模型进行抽象和封装，提供一致的接口和可扩展的架构。这使得研究人员可以方便地使用、比较和扩展不同的记忆模型。

关键设计：MemEngine的关键设计包括：1) 统一的记忆模型接口：定义了统一的存储、检索、更新等操作接口，方便用户使用不同的记忆模型。2) 可插拔的架构：允许用户方便地添加自定义的记忆模型，扩展MemEngine的功能。3) 灵活的配置选项：允许用户根据不同的应用场景配置不同的记忆模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MemEngine实现了大量最新的记忆模型，并提供用户友好的接口和可插拔的架构。通过使用MemEngine，开发者可以方便地构建和使用各种高级记忆模型，从而提升LLM Agent的性能。项目已开源，方便社区使用和贡献。

🎯 应用场景

MemEngine可广泛应用于各种基于LLM的Agent应用中，例如智能助手、对话系统、游戏AI等。它可以帮助开发者快速构建具有强大记忆能力的Agent，从而提升Agent的性能和用户体验。未来，MemEngine有望成为LLM Agent开发的重要基础设施，推动LLM Agent的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Recently, large language model based (LLM-based) agents have been widely applied across various fields. As a critical part, their memory capabilities have captured significant interest from both industrial and academic communities. Despite the proposal of many advanced memory models in recent research, however, there remains a lack of unified implementations under a general framework. To address this issue, we develop a unified and modular library for developing advanced memory models of LLM-based agents, called MemEngine. Based on our framework, we implement abundant memory models from recent research works. Additionally, our library facilitates convenient and extensible memory development, and offers user-friendly and pluggable memory usage. For benefiting our community, we have made our project publicly available at https://github.com/nuster1128/MemEngine.