Advancing Multimodal Agent Reasoning with Long-Term Neuro-Symbolic Memory
作者: Rongjie Jiang, Jianwei Wang, Gengda Zhao, Chengyang Luo, Kai Wang, Wenjie Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-16
备注: 11 pages, 6 figures
💡 一句话要点
提出NS-Mem神经符号记忆框架，提升多模态Agent在复杂环境下的推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号记忆 多模态Agent 长期推理 知识表示 符号推理 记忆网络 结构化知识 混合检索
📋 核心要点
- 现有Agent的外部记忆系统主要依赖神经表征，难以支持分析和演绎推理，限制了其在复杂环境下的决策能力。
- NS-Mem通过整合神经记忆与显式符号结构和规则，构建三层记忆架构，实现混合记忆检索，提升Agent的推理能力。
- 实验结果表明，NS-Mem在多模态推理任务中，相比纯神经记忆系统，整体推理精度平均提高4.35%，约束推理查询提升高达12.5%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为NS-Mem的神经符号记忆框架，旨在通过整合神经记忆与显式符号结构和规则来提升多模态Agent的推理能力。现有的大部分多模态Agent记忆主要依赖于神经表征和基于向量的检索，这虽然适用于归纳和直觉推理，但在支持分析和演绎推理方面存在根本性限制，而这些推理对于现实世界的决策至关重要。NS-Mem围绕记忆系统的三个核心组件运行：(1)一个三层记忆架构，包含情景层、语义层和逻辑规则层；(2)一个由SK-Gen实现的记忆构建和维护机制，该机制自动从累积的多模态经验中整合结构化知识，并增量更新神经表征和符号规则；(3)一种混合记忆检索机制，结合了基于相似性的搜索和确定性的符号查询函数，以支持结构化推理。在真实世界多模态推理基准上的实验表明，神经符号记忆在整体推理精度上比纯神经记忆系统平均提高了4.35%，在约束推理查询上提高了高达12.5%，验证了NS-Mem的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态Agent在复杂环境中进行长期推理时，由于现有记忆系统主要依赖神经表征，缺乏显式符号结构和规则，导致无法有效支持分析和演绎推理的问题。现有方法在处理需要逻辑推理和知识整合的任务时表现不佳，限制了Agent的决策能力。
核心思路：论文的核心思路是将神经记忆与符号记忆相结合，构建一个神经符号记忆框架NS-Mem。通过神经记忆来处理感知信息和进行直觉推理，同时利用符号记忆来存储结构化知识和进行逻辑推理。这种结合能够充分发挥两种记忆的优势，提升Agent在复杂环境下的推理能力。
技术框架：NS-Mem包含三个核心组件：(1) 三层记忆架构，包括情景层（Episodic Layer）、语义层（Semantic Layer）和逻辑规则层（Logic Rule Layer）。情景层存储原始的经验数据，语义层存储从经验中提取的结构化知识，逻辑规则层存储用于推理的符号规则。(2) 记忆构建和维护机制SK-Gen，负责从累积的多模态经验中自动整合结构化知识，并增量更新神经表征和符号规则。(3) 混合记忆检索机制，结合了基于相似性的搜索和确定性的符号查询函数，以支持结构化推理。Agent首先使用神经记忆进行相似性搜索，然后利用符号记忆进行逻辑推理，最终得到推理结果。
关键创新：NS-Mem的关键创新在于将神经记忆与符号记忆进行深度融合，构建了一个统一的神经符号记忆框架。与传统的纯神经记忆系统相比，NS-Mem能够更好地支持分析和演绎推理，从而提升Agent在复杂环境下的决策能力。此外，SK-Gen自动从多模态经验中提取结构化知识并更新符号规则，降低了人工干预的需求。
关键设计：SK-Gen使用预训练的语言模型和视觉模型来提取多模态特征，并使用知识图谱嵌入技术来表示结构化知识。逻辑规则层使用Datalog等符号语言来表示规则，并使用推理引擎进行推理。混合记忆检索机制使用注意力机制来融合神经记忆和符号记忆的检索结果。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（具体数值未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NS-Mem在真实世界多模态推理基准上，相比纯神经记忆系统，整体推理精度平均提高了4.35%，在约束推理查询上提高了高达12.5%。这些结果验证了NS-Mem在提升多模态Agent推理能力方面的有效性，尤其是在需要逻辑推理和知识整合的任务中表现突出。
🎯 应用场景
NS-Mem可应用于需要长期推理和决策的复杂环境中，例如智能家居、自动驾驶、机器人导航、智能客服等。通过提升Agent的推理能力，可以使其更好地理解环境、做出更合理的决策，并与人类进行更自然的交互，具有广泛的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large language models have driven the emergence of intelligent agents operating in open-world, multimodal environments. To support long-term reasoning, such agents are typically equipped with external memory systems. However, most existing multimodal agent memories rely primarily on neural representations and vector-based retrieval, which are well-suited for inductive, intuitive reasoning but fundamentally limited in supporting analytical, deductive reasoning critical for real-world decision making. To address this limitation, we propose NS-Mem, a long-term neuro-symbolic memory framework designed to advance multimodal agent reasoning by integrating neural memory with explicit symbolic structures and rules. Specifically, NS-Mem is operated around three core components of a memory system: (1) a three-layer memory architecture that consists episodic layer, semantic layer and logic rule layer, (2) a memory construction and maintenance mechanism implemented by SK-Gen that automatically consolidates structured knowledge from accumulated multimodal experiences and incrementally updates both neural representations and symbolic rules, and (3) a hybrid memory retrieval mechanism that combines similarity-based search with deterministic symbolic query functions to support structured reasoning. Experiments on real-world multimodal reasoning benchmarks demonstrate that Neural-Symbolic Memory achieves an average 4.35% improvement in overall reasoning accuracy over pure neural memory systems, with gains of up to 12.5% on constrained reasoning queries, validating the effectiveness of NS-Mem.