MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems

📄 arXiv: 2512.18746v1 📥 PDF

作者: Guibin Zhang, Haotian Ren, Chong Zhan, Zhenhong Zhou, Junhao Wang, He Zhu, Wangchunshu Zhou, Shuicheng Yan

分类: cs.CL, cs.MA

发布日期: 2025-12-21

💡 一句话要点

MemEvolve：通过元进化Agent记忆系统，提升Agent在复杂任务中的性能。

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

关键词: 元进化 Agent记忆系统 大型语言模型 自适应学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有Agent主要依赖手动设计的静态记忆架构，无法根据不同任务环境进行元适应。
  2. MemEvolve通过元进化Agent的经验知识和记忆架构，使Agent能动态优化学习方式。
  3. 实验表明，MemEvolve在多个Agent基准测试中显著提升性能，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MemEvolve的元进化框架，旨在联合进化基于大型语言模型（LLM）的Agent的经验知识及其记忆架构。该框架允许Agent系统不仅积累经验，还能逐步改进从经验中学习的方式，从而克服了现有方法中记忆系统静态性的局限。为了促进未来自进化系统的开放性，作者引入了EvolveLab，这是一个统一的自进化记忆代码库，将十二个代表性的记忆系统提炼成一个模块化设计空间（编码、存储、检索、管理），提供了一个标准化的实现基础和一个公平的实验平台。在四个具有挑战性的Agent基准测试中进行的广泛评估表明，MemEvolve实现了显著的性能提升，例如，SmolAgent和Flash-Searcher等框架的性能提升高达17.06%，并且在不同的任务和LLM之间表现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的Agent通常采用预定义的静态记忆系统，这些系统在面对多样化的任务环境时，无法根据任务特性进行自适应调整。这种静态性限制了Agent的学习效率和泛化能力，使其难以充分利用经验知识。

核心思路：MemEvolve的核心在于通过元进化（Meta-Evolution）的方式，同时优化Agent的经验知识和记忆架构。这意味着Agent不仅学习如何解决特定任务，还学习如何更好地组织和利用记忆，从而提升学习效率和适应性。这种设计允许Agent根据任务需求动态调整记忆系统的各个组件，例如编码方式、存储策略、检索机制和管理方法。

技术框架：MemEvolve框架包含两个主要部分：Agent的经验学习和记忆架构的元进化。Agent在与环境交互的过程中积累经验，并利用这些经验来优化自身的行为策略。同时，MemEvolve会评估不同记忆架构的性能，并选择或组合表现最佳的架构。EvolveLab提供了一个模块化的记忆系统设计空间，包括编码、存储、检索和管理四个模块，每个模块都有多种实现方式。MemEvolve通过搜索这个设计空间，找到最适合当前任务的记忆架构。

关键创新：MemEvolve的关键创新在于将记忆架构本身纳入了进化过程。与以往只关注Agent行为策略优化的方法不同，MemEvolve允许Agent根据任务需求动态调整记忆系统的各个组件，从而实现更高效的学习和更好的泛化能力。EvolveLab的模块化设计也为记忆系统的研究提供了一个标准化的平台。

关键设计：MemEvolve的关键设计包括：(1) 使用强化学习或其他优化算法来搜索记忆架构设计空间；(2) 设计合适的奖励函数来评估不同记忆架构的性能；(3) 实现EvolveLab的模块化设计，确保各个模块可以灵活组合和替换；(4) 采用合适的编码方式将Agent的经验知识转化为记忆，并设计高效的检索机制来快速访问相关信息。具体的参数设置、损失函数和网络结构会根据不同的任务和Agent进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MemEvolve在四个具有挑战性的Agent基准测试中取得了显著的性能提升。例如，SmolAgent和Flash-Searcher等框架的性能提升高达17.06%。此外，MemEvolve还表现出强大的跨任务和跨LLM泛化能力，设计的记忆架构可以有效地迁移到不同的基准测试和不同的LLM上。这些结果验证了MemEvolve的有效性和通用性。

🎯 应用场景

MemEvolve具有广泛的应用前景，例如可以应用于智能客服、自动驾驶、游戏AI等领域。通过自适应的记忆系统，Agent可以更好地理解用户意图、处理复杂环境和制定更有效的决策。该研究的实际价值在于提升Agent的智能化水平和泛化能力，使其能够更好地适应各种实际应用场景。未来，MemEvolve可以进一步扩展到多Agent系统，实现群体智能的进化。

📄 摘要（原文）

Self-evolving memory systems are unprecedentedly reshaping the evolutionary paradigm of large language model (LLM)-based agents. Prior work has predominantly relied on manually engineered memory architectures to store trajectories, distill experience, and synthesize reusable tools, enabling agents to evolve on the fly within environment interactions. However, this paradigm is fundamentally constrained by the staticity of the memory system itself: while memory facilitates agent-level evolving, the underlying memory architecture cannot be meta-adapted to diverse task contexts. To address this gap, we propose MemEvolve, a meta-evolutionary framework that jointly evolves agents' experiential knowledge and their memory architecture, allowing agent systems not only to accumulate experience but also to progressively refine how they learn from it. To ground MemEvolve in prior research and foster openness in future self-evolving systems, we introduce EvolveLab, a unified self-evolving memory codebase that distills twelve representative memory systems into a modular design space (encode, store, retrieve, manage), providing both a standardized implementation substrate and a fair experimental arena. Extensive evaluations on four challenging agentic benchmarks demonstrate that MemEvolve achieves (I) substantial performance gains, improving frameworks such as SmolAgent and Flash-Searcher by up to $17.06\%$; and (II) strong cross-task and cross-LLM generalization, designing memory architectures that transfer effectively across diverse benchmarks and backbone models.