Mem-α: Learning Memory Construction via Reinforcement Learning
作者: Yu Wang, Ryuichi Takanobu, Zhiqi Liang, Yuzhen Mao, Yuanzhe Hu, Julian McAuley, Xiaojian Wu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-30
💡 一句话要点
提出Mem-α，通过强化学习训练LLM Agent有效管理复杂记忆系统，解决长程信息理解问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 强化学习 记忆增强Agent 长程信息理解 语言模型 记忆管理
📋 核心要点
- 现有记忆增强Agent依赖预定义指令更新记忆，缺乏自主判断信息重要性和组织方式的能力，导致记忆构建次优。
- Mem-α利用强化学习，通过与环境交互和下游任务反馈，训练Agent自主管理复杂记忆系统，优化信息存储和更新策略。
- 实验表明，Mem-α在长序列任务上显著优于现有基线，并展现出良好的泛化能力，能够处理远超训练长度的序列。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）Agent受到有限上下文窗口的限制，需要外部记忆系统来进行长期信息理解。现有的记忆增强Agent通常依赖于预定义的指令和工具进行记忆更新。然而，语言模型可能缺乏确定存储哪些信息、如何构建信息以及何时更新信息的能力，尤其是在记忆系统变得更加复杂时，这会导致次优的记忆构建和信息丢失。为此，我们提出了Mem-α，这是一个强化学习框架，通过交互和反馈来训练Agent有效地管理复杂的记忆系统。我们还构建了一个专门的训练数据集，涵盖了多样化的多轮交互模式，并配有全面的评估问题，旨在教授有效的记忆管理。在训练过程中，Agent处理顺序信息块，学习提取和存储相关内容，然后更新记忆系统。奖励信号来自下游问题回答在完整交互历史上的准确性，直接优化记忆构建。为了说明我们训练框架的有效性，我们设计了一个包含核心、情景和语义组件的记忆架构，配备了多个用于记忆操作的工具。经验评估表明，Mem-α相对于现有的记忆增强Agent基线取得了显著的改进。尽管仅在最大长度为30k tokens的实例上进行训练，但我们的Agent表现出对超过400k tokens序列的显著泛化能力，超过训练长度的13倍，突出了Mem-α的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型Agent受限于上下文窗口大小，无法有效处理长程信息。虽然可以通过外部记忆系统来扩展Agent的记忆能力，但是如何有效地管理这些记忆，包括选择哪些信息存储、如何组织信息以及何时更新信息，仍然是一个挑战。现有的方法通常依赖于预定义的规则和工具，缺乏自主学习和优化记忆管理策略的能力，导致信息丢失和次优性能。
核心思路：Mem-α的核心思路是利用强化学习来训练Agent自主学习记忆管理策略。通过与环境交互和下游任务的反馈，Agent可以学习到哪些信息是重要的，应该如何存储和组织这些信息，以及何时应该更新记忆。这种方法允许Agent根据实际任务的需求动态地调整其记忆管理策略，从而提高其在长程信息处理任务中的性能。
技术框架：Mem-α的整体框架包括一个Agent、一个记忆系统和一个环境。Agent负责接收环境的输入，并根据当前的记忆状态和策略选择一个动作。动作可以是存储信息、检索信息或更新记忆等操作。记忆系统负责存储和管理Agent的记忆。环境负责提供输入和反馈，并根据Agent的动作更新状态。整个训练过程通过强化学习进行，Agent的目标是最大化下游任务的奖励，例如问题回答的准确率。
关键创新：Mem-α的关键创新在于使用强化学习来训练Agent自主管理记忆系统。与传统的基于规则的方法相比，Mem-α可以根据实际任务的需求动态地调整其记忆管理策略，从而提高其在长程信息处理任务中的性能。此外，Mem-α还设计了一个包含核心、情景和语义组件的记忆架构，配备了多个用于记忆操作的工具，进一步提高了记忆系统的灵活性和效率。
关键设计：Mem-α的关键设计包括奖励函数的设计、记忆架构的设计和动作空间的设计。奖励函数基于下游任务的准确率，鼓励Agent学习有效的记忆管理策略。记忆架构包含核心、情景和语义组件，分别用于存储不同类型的信息。动作空间包括存储信息、检索信息和更新记忆等操作，允许Agent灵活地管理记忆。
📊 实验亮点
Mem-α在实验中取得了显著的改进，超过了现有的记忆增强Agent基线。尤其值得注意的是，Mem-α在仅使用最大长度为30k tokens的实例进行训练后，能够泛化到超过400k tokens的序列，这表明Mem-α具有很强的鲁棒性和泛化能力，能够有效地处理长程信息。
🎯 应用场景
Mem-α具有广泛的应用前景，例如在智能客服、对话系统、长文本理解、知识图谱构建等领域。通过学习有效的记忆管理策略，Agent可以更好地理解和利用长程信息，从而提高其在这些领域的性能。此外，Mem-α还可以应用于机器人导航、游戏AI等需要长期记忆的任务中。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM) agents are constrained by limited context windows, necessitating external memory systems for long-term information understanding. Current memory-augmented agents typically depend on pre-defined instructions and tools for memory updates. However, language models may lack the ability to determine which information to store, how to structure it, and when to update it, especially as memory systems become more complex. This results in suboptimal memory construction and information loss. To this end, we propose Mem-alpha, a reinforcement learning framework that trains agents to effectively manage complex memory systems through interaction and feedback. We also construct a specialized training dataset spanning diverse multi-turn interaction patterns paired with comprehensive evaluation questions designed to teach effective memory management. During training, agents process sequential information chunks, learn to extract and store relevant content, then update the memory system. The reward signal derives from downstream question-answering accuracy over the full interaction history, directly optimizing for memory construction. To illustrate the effectiveness of our training framework, we design a memory architecture comprising core, episodic, and semantic components, equipped with multiple tools for memory operations. Empirical evaluation demonstrates that Mem-alpha achieves significant improvements over existing memory-augmented agent baselines. Despite being trained exclusively on instances with a maximum length of 30k tokens, our agents exhibit remarkable generalization to sequences exceeding 400k tokens, over 13x the training length, highlighting the robustness of Mem-alpha.