文章核心观点 - RoboMemory是一个类脑启发的多记忆框架 专为物理具身系统中的终身学习而设计 旨在攻克现实环境中的四大核心挑战：持续学习能力 多模块记忆延迟 任务关联性捕捉以及闭环规划中的死循环规避 [2] - 该框架整合了四个核心模块：信息预处理系统（类丘脑功能） 终身具身记忆系统（类海马体功能） 闭环规划模块（类前额叶功能）及低层级执行器（类小脑功能） 以此实现长期规划与增量式学习 [2] - 作为框架中枢的终身具身记忆系统通过空间记忆 时序记忆 情景记忆与语义记忆四大子模块的并行更新与检索机制 有效化解了复杂记忆架构中的推理速度瓶颈 [2] 技术框架特点 - 采用动态知识图谱与一致性架构设计 显著提升了记忆连贯性与可扩展性 [2] - 综合了时间 空间 语义 自传体记忆等与人脑相同的记忆类别 并部署在真实的具身环境下 [4] - 专为动态真实环境中的持续学习能力而设计 帮助具身Agent获得终身学习能力 [4] 应用场景与价值 - 针对具身Agent在真实环境中的痛点设计 重点解决物理具身系统的实际应用问题 [2][6] - 通过多记忆框架提升具身Agent在闭环规划中的决策能力 避免死循环问题 [2] - 将记忆系统应用在具身Agent领域 填补了该方向的研究空白 [4] 研究背景 - 由香港中文大学(深圳)在读本科生与深圳市未来智联网络研究院研究助理联合开发 [2][6] - 论文已发布于arXiv平台 论文编号为arXiv:2508.01415 [3] - 项目详情可通过https://sp4595.github.io/robomemory/ 获取 [2]