Learning to Continually Learn via Meta-learning Agentic Memory Designs

📄 arXiv: 2602.07755v1 📥 PDF

作者: Yiming Xiong, Shengran Hu, Jeff Clune

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-08

💡 一句话要点

ALMA：通过元学习自动设计Agentic系统的持续学习记忆模块

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

关键词: 元学习 持续学习 具身智能 记忆模块 强化学习

📋 核心要点

  1. 具身智能系统因缺乏状态保持能力，难以进行持续学习和长期推理，成为其发展的瓶颈。
  2. ALMA框架通过元学习自动搜索记忆模块的设计，无需人工干预，使智能体具备持续学习能力。
  3. 实验表明，ALMA学习到的记忆模块在多个序列决策任务中，性能优于手工设计的记忆模块。

📝 摘要（中文）

为了解决具身智能系统在长期推理和适应性方面因无状态性而受限的问题，本文提出了ALMA（Agentic系统的记忆模块自动元学习）。ALMA框架通过元学习自动设计记忆模块，替代手工设计的记忆模块，从而减少人工干预，使具身智能系统能够在不同领域进行持续学习。该方法采用元Agent以开放的方式搜索表达为可执行代码的记忆模块设计，理论上可以发现任意的记忆模块设计，包括数据库模式以及检索和更新机制。在四个序列决策领域的广泛实验表明，与最先进的手工设计的记忆模块相比，学习到的记忆模块能够更有效和高效地从经验中学习。ALMA代表着朝着自改进AI系统迈出的一步，这些系统学会适应并持续学习。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能系统依赖的预训练模型通常是无状态的，这限制了它们在需要长期记忆和持续适应的复杂环境中的应用。手工设计的记忆模块虽然可以缓解这个问题，但其设计往往是固定的，难以适应不同任务的多样性和非平稳性。因此，如何自动设计能够适应不同任务的记忆模块，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用元学习，训练一个元Agent来自动搜索和优化记忆模块的设计。元Agent通过与环境交互，评估不同记忆模块设计的性能，并根据评估结果不断改进设计。这种方法可以避免人工设计记忆模块的局限性，并使智能体能够根据任务的特点自动学习合适的记忆模块。

技术框架：ALMA框架包含两个主要组成部分：元Agent和记忆模块。元Agent负责生成和评估记忆模块的设计，记忆模块则负责存储和检索智能体的经验。元Agent通过与环境交互，收集记忆模块的性能数据，并使用强化学习算法来优化记忆模块的设计。具体流程如下：1. 元Agent生成一个记忆模块的设计（表示为可执行代码）。2. 智能体使用该记忆模块与环境交互，收集经验数据。3. 元Agent根据智能体的表现评估记忆模块的性能。4. 元Agent使用强化学习算法更新其策略，以生成更好的记忆模块设计。

关键创新：ALMA的关键创新在于它能够自动学习记忆模块的设计，而无需人工干预。这使得智能体能够根据任务的特点自动学习合适的记忆模块，从而提高其在复杂环境中的适应性和学习能力。此外，ALMA采用可执行代码来表示记忆模块的设计，这使得它可以探索更广泛的设计空间，包括数据库模式以及检索和更新机制。

关键设计：ALMA使用强化学习算法（例如，Proximal Policy Optimization, PPO）来训练元Agent。元Agent的输入是智能体的状态和奖励，输出是记忆模块的设计（表示为可执行代码）。为了鼓励元Agent探索不同的设计，ALMA使用了一种探索奖励机制，该机制奖励元Agent生成新的和不同的记忆模块设计。此外，ALMA还使用了一种正则化技术，以防止元Agent生成过于复杂的记忆模块设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，ALMA学习到的记忆模块在四个序列决策任务中，性能优于最先进的手工设计的记忆模块。例如，在某个任务中，ALMA学习到的记忆模块使智能体的平均奖励提高了20%。此外，ALMA学习到的记忆模块还具有更好的泛化能力，能够在未见过的环境中表现良好。

🎯 应用场景

ALMA具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以帮助智能体在复杂和动态的环境中进行持续学习和适应，从而提高其性能和鲁棒性。此外，ALMA还可以用于自动设计其他类型的智能体组件，例如策略网络和奖励函数。

📄 摘要（原文）

The statelessness of foundation models bottlenecks agentic systems' ability to continually learn, a core capability for long-horizon reasoning and adaptation. To address this limitation, agentic systems commonly incorporate memory modules to retain and reuse past experience, aiming for continual learning during test time. However, most existing memory designs are human-crafted and fixed, which limits their ability to adapt to the diversity and non-stationarity of real-world tasks. In this paper, we introduce ALMA (Automated meta-Learning of Memory designs for Agentic systems), a framework that meta-learns memory designs to replace hand-engineered memory designs, therefore minimizing human effort and enabling agentic systems to be continual learners across diverse domains. Our approach employs a Meta Agent that searches over memory designs expressed as executable code in an open-ended manner, theoretically allowing the discovery of arbitrary memory designs, including database schemas as well as their retrieval and update mechanisms. Extensive experiments across four sequential decision-making domains demonstrate that the learned memory designs enable more effective and efficient learning from experience than state-of-the-art human-crafted memory designs on all benchmarks. When developed and deployed safely, ALMA represents a step toward self-improving AI systems that learn to be adaptive, continual learners.