Efficiently Enhancing General Agents With Hierarchical-categorical Memory

📄 arXiv: 2505.22006v1 📥 PDF

作者: Changze Qiao, Mingming Lu

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-05-28

💡 一句话要点

提出EHC，一种无需参数更新即可有效增强通用Agent的分层分类记忆方法

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 通用Agent 多模态学习 分层记忆 经验学习 无需参数更新

📋 核心要点

  1. 现有通用Agent方法依赖高成本的端到端训练或缺乏持续学习能力。
  2. EHC通过分层记忆检索和任务类别经验学习，实现无需参数更新的学习。
  3. 实验表明，EHC在多个数据集上超越现有方法，达到最先进性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型(LLMs)展现出卓越的能力，利用LLMs构建通用多模态Agent的研究激增。然而，现有方法要么依赖于使用大规模多模态数据进行计算成本高昂的端到端训练，要么采用缺乏持续学习和适应新环境能力的工具使用方法。本文介绍EHC，一种无需参数更新即可学习的通用Agent。EHC由分层记忆检索(HMR)模块和面向任务类别经验学习(TOEL)模块组成。HMR模块有助于快速检索相关记忆，并持续存储新信息而不受记忆容量的限制。TOEL模块通过对经验进行分类并提取不同类别之间的模式，增强Agent对各种任务特征的理解。在多个标准数据集上进行的大量实验表明，EHC优于现有方法，实现了最先进的性能，并突显了其作为处理复杂多模态任务的通用Agent的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有通用Agent构建方法面临两个主要痛点：一是依赖大规模多模态数据进行端到端训练，计算成本高昂；二是采用工具使用方法，缺乏持续学习和适应新环境的能力。因此，如何构建一个既能高效利用已有知识，又能持续学习和适应新环境的通用Agent是一个关键问题。

核心思路：EHC的核心思路是构建一个无需参数更新即可学习的通用Agent。它通过分层记忆检索（HMR）模块快速检索相关记忆并持续存储新信息，同时利用面向任务类别经验学习（TOEL）模块增强Agent对任务特征的理解。这种设计使得Agent能够高效地利用已有经验，并不断从新环境中学习，而无需进行耗时的参数更新。

技术框架：EHC的整体架构包含两个主要模块：HMR和TOEL。HMR模块负责维护和检索记忆。当Agent接收到新的输入时，HMR模块会快速检索相关的历史经验。TOEL模块则负责对Agent的经验进行分类，并提取不同类别之间的模式。这两个模块协同工作，使得Agent能够高效地利用已有知识，并不断从新环境中学习。

关键创新：EHC最重要的技术创新点在于其无需参数更新的学习方式。与传统的需要大量数据和计算资源进行端到端训练的方法不同，EHC通过HMR和TOEL模块实现知识的快速检索和经验的有效利用，从而避免了参数更新的需要。这使得EHC能够更加高效地适应新的环境和任务。

关键设计：HMR模块采用分层结构，以提高检索效率。TOEL模块使用任务类别作为经验分类的依据，并采用某种模式提取算法（论文中未明确具体算法，未知）来提取不同类别之间的共性。具体的参数设置和网络结构在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EHC在多个标准数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有方法，达到了最先进水平。具体的性能数据和对比基线在论文中没有明确给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果验证了EHC作为通用Agent的有效性。

🎯 应用场景

EHC具有广泛的应用前景，可应用于机器人导航、智能客服、游戏AI等领域。它能够帮助Agent在复杂多变的环境中自主学习和适应，从而提高Agent的智能化水平和应用范围。未来，EHC有望成为构建通用人工智能的重要基石。

📄 摘要（原文）

With large language models (LLMs) demonstrating remarkable capabilities, there has been a surge in research on leveraging LLMs to build general-purpose multi-modal agents. However, existing approaches either rely on computationally expensive end-to-end training using large-scale multi-modal data or adopt tool-use methods that lack the ability to continuously learn and adapt to new environments. In this paper, we introduce EHC, a general agent capable of learning without parameter updates. EHC consists of a Hierarchical Memory Retrieval (HMR) module and a Task-Category Oriented Experience Learning (TOEL) module. The HMR module facilitates rapid retrieval of relevant memories and continuously stores new information without being constrained by memory capacity. The TOEL module enhances the agent's comprehension of various task characteristics by classifying experiences and extracting patterns across different categories. Extensive experiments conducted on multiple standard datasets demonstrate that EHC outperforms existing methods, achieving state-of-the-art performance and underscoring its effectiveness as a general agent for handling complex multi-modal tasks.