AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents
作者: Jiafeng Liang, Hao Li, Chang Li, Jiaqi Zhou, Shixin Jiang, Zekun Wang, Changkai Ji, Zhihao Zhu, Runxuan Liu, Tao Ren, Jinlan Fu, See-Kiong Ng, Xia Liang, Ming Liu, Bing Qin
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-12-29
备注: 57 pages, 5 figures
💡 一句话要点
综述：AI Agent中借鉴认知神经科学的记忆系统设计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 记忆系统 认知神经科学 自主Agent LLM 多模态记忆
📋 核心要点
- 现有自主Agent在设计记忆系统时，未能充分理解和利用人类记忆机制的本质，存在跨学科知识融合的障碍。
- 本文旨在弥合认知神经科学与AI Agent之间的差距，系统地整合记忆的跨学科知识，并将其应用于LLM驱动的Agent。
- 本文对记忆的定义、功能、分类、存储、管理以及安全性进行了全面分析，并展望了多模态记忆系统和技能获取的未来研究方向。
📝 摘要（中文）
记忆是连接过去和未来的关键，为人类和AI系统提供宝贵的经验和概念，以应对复杂任务。最近，自主Agent的研究越来越关注借鉴认知神经科学来设计高效的记忆工作流程。然而，由于跨学科的障碍，现有的工作难以充分吸收人类记忆机制的本质。为了弥合这一差距，本文系统地综合了记忆的跨学科知识，将认知神经科学的见解与LLM驱动的Agent联系起来。具体来说，我们首先阐明了记忆的定义和功能，沿着从认知神经科学到LLM再到Agent的渐进轨迹进行分析。然后，我们对生物和人工视角的记忆分类、存储机制以及完整的管理生命周期进行了比较分析。随后，我们回顾了用于评估Agent记忆的主流基准。此外，我们从攻击和防御的双重角度探讨了记忆安全。最后，我们展望了未来的研究方向，重点是多模态记忆系统和技能获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有自主Agent的记忆系统设计，虽然借鉴了认知神经科学的一些概念，但由于跨学科知识的壁垒，未能充分理解和应用人类记忆机制的精髓。这导致Agent在处理复杂任务时，记忆效率和泛化能力受到限制。现有方法缺乏对记忆的全面理解，包括记忆的分类、存储机制、管理生命周期以及安全性等方面。
核心思路：本文的核心思路是通过系统性地梳理和整合认知神经科学中关于记忆的知识，并将其与LLM驱动的Agent相结合，从而设计出更高效、更智能的记忆系统。这种跨学科的融合有助于Agent更好地理解和利用过去的经验，从而提高其在复杂环境中的适应性和决策能力。
技术框架：本文的框架主要包含以下几个部分：首先，阐述记忆的定义和功能，并沿着认知神经科学、LLM和Agent的轨迹进行分析。其次，对生物和人工记忆的分类、存储机制和管理生命周期进行比较分析。然后，回顾用于评估Agent记忆的主流基准。此外，探讨记忆安全问题，并从攻击和防御两个角度进行分析。最后，展望未来的研究方向，重点关注多模态记忆系统和技能获取。
关键创新：本文的创新之处在于系统性地整合了认知神经科学和AI Agent领域的知识，为Agent记忆系统的设计提供了新的视角和方法。通过对生物和人工记忆进行深入的比较分析，揭示了两者之间的相似性和差异性，为Agent记忆系统的优化提供了理论基础。此外，本文还关注了记忆安全问题，并提出了相应的防御策略，这在以往的研究中较少被关注。
关键设计：本文主要是一个综述性质的工作，并没有提出具体的算法或网络结构。但是，文章强调了在设计Agent记忆系统时需要考虑的关键因素，例如记忆的分类（如情景记忆、语义记忆等）、存储机制（如分布式表示、稀疏编码等）、管理生命周期（如记忆的编码、存储、检索和遗忘等）以及安全性（如对抗攻击、隐私保护等）。这些因素需要在具体的设计中进行权衡和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有研究进行了系统性的梳理和总结，并提出了未来的研究方向。虽然没有具体的实验结果，但其对Agent记忆系统的全面分析和跨学科的视角，为未来的研究提供了重要的参考价值。通过整合认知神经科学的知识，有望设计出更智能、更高效的Agent记忆系统。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要智能Agent进行复杂决策和长期规划的领域，例如：自动驾驶、智能客服、机器人导航、游戏AI等。通过构建更高效、更安全的记忆系统，可以显著提高Agent的性能和可靠性，使其能够更好地适应复杂多变的环境，并完成各种具有挑战性的任务。未来的研究方向，如多模态记忆系统和技能获取，将进一步拓展Agent的应用范围和能力。
📄 摘要（原文）
Memory serves as the pivotal nexus bridging past and future, providing both humans and AI systems with invaluable concepts and experience to navigate complex tasks. Recent research on autonomous agents has increasingly focused on designing efficient memory workflows by drawing on cognitive neuroscience. However, constrained by interdisciplinary barriers, existing works struggle to assimilate the essence of human memory mechanisms. To bridge this gap, we systematically synthesizes interdisciplinary knowledge of memory, connecting insights from cognitive neuroscience with LLM-driven agents. Specifically, we first elucidate the definition and function of memory along a progressive trajectory from cognitive neuroscience through LLMs to agents. We then provide a comparative analysis of memory taxonomy, storage mechanisms, and the complete management lifecycle from both biological and artificial perspectives. Subsequently, we review the mainstream benchmarks for evaluating agent memory. Additionally, we explore memory security from dual perspectives of attack and defense. Finally, we envision future research directions, with a focus on multimodal memory systems and skill acquisition.