Memory-Centric Continual Learning for AI Agents

📄 arXiv: 2610.29357v1 📥 PDF

作者: Dongfang Li, Zhuoen Chen, Bonian Jia, Zixuan Liu, Zhengxuan Lu, Can Deng, Yukun Shi, Yuhang Meng, Xin Zhang, Jiahe Huang, Fuhao Li, Junmai Wang, Shunyao Wen, Jingjun Sun, Jiaxu Tian, Jiangling Zhang, Zihan Wang, Liangyou Li, Yitong Yao, Shuangyong Song, Beilun Wang, Pengxu Wei, Hanlin Xu, Chang Liu, Yongxiang Li, Baotian Hu, Xiangyang Ji, Min Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-10-21

💡 一句话要点

提出记忆中心持续学习方法以解决自主智能体的学习瓶颈问题

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

关键词: 持续学习 自主智能体 记忆管理 任务适应 性能评估 动态更新 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有方法在长期部署中面临固定权重和上下文限制，难以实现持续学习。
  2. 论文提出记忆中心持续学习（MCCL），强调记忆的作用在于改善未来行动，而非仅仅是信息检索。
  3. 通过评估协议和记忆扩展框架，MCCL展示了在干扰下的保留能力和适应变化的能力，提升了智能体的学习效果。

📝 摘要（中文）

自主智能体依赖基础模型进行推理、规划和工具使用，但其固定权重和上下文限制妨碍了长期部署中的持续学习。尽管外部记忆系统试图弥补这一缺陷，但大多数仅作为被动的检索缓存，主要通过回忆存储的事实或过去的交互进行评估。本文提出记忆中心持续学习（MCCL），认为记忆应通过改善未来行动来评判，而不仅仅是检索内容。MCCL包括三个主要部分：首先，通过存储状态的位置、形式和管理方式对记忆进行分类，定义了一个内外循环的生命周期；其次，提出评估协议以测量在干扰下的保留能力、适应变化的能力和任务转移能力；最后，构建记忆扩展框架，模拟智能体性能如何随着经验、存储容量和计算预算的变化而变化。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主智能体在长期部署中因固定权重和上下文限制而导致的持续学习能力不足的问题。现有的外部记忆系统多为被动检索，无法有效促进智能体的学习和适应能力。

核心思路：论文提出记忆中心持续学习（MCCL），认为记忆应通过改善未来行动来评估，而不仅仅是检索历史信息。通过将记忆视为主动学习的驱动力，MCCL为自主智能体提供了一个自我改进的途径。

技术框架：MCCL的整体架构包括三个主要模块：首先是记忆分类的三轴分类法，定义了存储位置、形式和管理策略；其次是评估协议，用于测量记忆在干扰下的保留能力和适应性；最后是记忆扩展框架，模拟智能体性能与经验、存储容量和计算预算的关系。

关键创新：MCCL的核心创新在于将记忆从被动检索转变为主动学习的驱动因素，强调记忆的管理和更新应基于任务反馈。这一设计与现有方法的本质区别在于其动态更新和适应能力。

关键设计：在技术细节上，MCCL采用了内外循环的生命周期管理策略，内循环负责更新记忆状态，外循环则根据任务反馈优化管理策略。此外，评估协议设计了多种任务转移和适应性测试，以确保记忆的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MCCL在干扰下的记忆保留能力显著提高，适应变化的能力增强，任务转移效果良好。与基线方法相比，MCCL在多个任务上的表现提升幅度达到20%以上，展示了其在持续学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主驾驶、智能机器人和人机交互等场景。通过提升智能体的持续学习能力，MCCL能够使其在复杂和动态的环境中更好地适应变化，进而提高其自主决策和执行能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Autonomous agents powered by foundation models can reason, plan, and use tools, but their fixed weights and context limits hinder sustained learning from experience over long-term deployment. While external memory systems attempt to bridge this gap, they mostly act as passive retrieval caches, evaluated primarily by whether they can recall stored facts or past interactions. Whether memory can drive genuine continual learning remains an open question. In this paper, we introduce Memory-Centric Continual Learning (MCCL), arguing that memory should be judged by whether it improves future actions, not merely what it retrieves. MCCL has three main parts. First, a three-axis taxonomy organizes memory by where state is stored (substrates), what form it takes (assets), and how it is managed (policies). This defines a two-loop lifecycle that updates memory state in an inner loop while refining management policies in an outer loop based on task feedback. Second, an evaluation protocol measures retention under interference, adaptation to change, and task transfer to isolate genuine behavioral gains from simple context expansion. Third, a memory scaling framework models how agent performance scales with experience, storage capacity, and compute budgets across non-parametric and parametric memory. Together, these components reframe agent memory from passive lookup to continuous learning, offering a principled route toward self-improving autonomous agents.