记忆已成为并将继续成为基于基础模型的智能体的核心能力。它支撑着长程推理、持续适应以及与复杂环境的有效交互。随着智能体记忆研究的快速扩张 并吸引空前关注，该领域也日益呈现碎片化。当前统称为"智能体记忆"的研究工作，在动机、实现、假设和评估方案上往往存在巨大差异，而定义松散的 记忆术语的激增进一步模糊了概念上的清晰度。诸如长/短期记忆之类的传统分类法已被证明不足以捕捉当代智能体记忆系统的多样性和动态性。 在这些智能体的核心能力中，记忆 尤为关键，它明确地促成了从静态大语言模型（其参数无法快速更新）到自适应智能体的转变，使其能够通过环境交 互持续适应（Zhang et al., 2025r; Wu et al., 2025g）。从应用角度看，许多领域都要求智能体具备主动的记忆管理能力，而非短暂、易忘的行为：个性化聊 天机器人（Chhikara et al., 2025; Li et al., 2025b）、推荐系统（Liu et al., 2025b）、社会模拟（Park et al., 2023; Yang et al., 2025）以及金融调查（Zhang et al., 2024）都依赖于智能体处理、存储和管 ...