AI记忆机制团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 当AI不再只是" 即兴发挥"的对话者，而开始拥有" 记忆力"—— 我们该如何重新定义智能？ 来自香港中文大学、爱丁堡大学、 香港科技大学与华为爱丁堡研究中心的研究团队联合发布了一项关于 AI记忆 机制的系统性综述，旨在在大模型时代背景下， 重新审视并系统化理解智能体的记忆构建与演化路径。 大语言模型（LLMs）正快速从纯文本生成工具演化为具有长期交互能力的智能体。 这一转变对模型的" 记忆能力"提出了更高的要求——不仅要能即时理解上下文，还需具备跨轮对话、多模态输 入、个性化偏好等 长期记忆机制 。 然而，目前关于AI记忆系统的研究尚未形成统一清晰的框架，特别是缺乏对记忆机制底层原子操作的系统化理 解。 本综述首次从操作与表示两个维度出发，系统构建AI记忆的研究框架。 作者将AI中的记忆表示划分为 参数化记忆 与 上下文记忆 两大类， 并提出 六种基本记忆操作：巩固 （Consolidation）、 更新（Updating）、索引（Indexing）、遗忘（ Forgetting）、检索（Retrieval）与 压缩（ Compression） 。 这 ...

报告行业投资评级 维持推荐评级 [6] 报告的核心观点 AI Agent是软件革命的关键，解决了生成式AI模型的应用局限，推动AI技术向实用、智能方向发展；互联网巨头争夺Agent超级入口，C端打造多元化产品争夺入口、流量和平台，B端依托自身生态开拓结果导向商业模式；AI Agent打开万亿企业级数字劳动力市场，走入千行百业；2025年将是AI Agent元年，也是软件大革命的起点，Agent或成为软件价值重估的重要催化剂 [3][4] 各章节总结 1 AI Agent：AI时代的软件革命 - AI Agent由模型、工具和编排层构成，是可自主实现目标的应用，其认知架构按核心功能分包括模型、工具和编排层三个基本组件 [3][10] - 目前AI Agent尚处早期发展阶段，自主思考与规划能力不足，传统模式缺乏统一标准，标准化开发与数据互通成行业痛点 [19][22] - 2025年福布斯AI 50榜单发布，AI Agent成核心趋势，截至2024年底渗透率达43%，性能不断提升 [24][26] - MCP协议如同AI应用的USB - C端口，基于类MCP协议的底层数据互通+Agentic - based决策路径定义AI Agent范式，Manus或是集大成作 [28][33][35] - 以MCP为例，协议提供智能体标准化接口，助力科技巨头打造AI生态系统，谷歌、牛津大学等发布相关协议 [39][42][48] - AI Agent付费用户主要在C端与B端，C端更强调通用性和拓展性，B端更强调任务完成度和准确性，按结果付费更适合 [52] - 类似芯片的“摩尔定律”，AI Agent的任务长度或每7个月翻一倍，未来Agent自行开发Agent或成为全新范式 [72][74] 2 十年未见的“无限战争”：互联网巨头争夺Agent超级入口 - 互联网巨头在C端打造多元化AI Agent产品争夺入口、流量和平台，在B端依托自身生态开拓结果导向商业模式 [82] - 腾讯元宝抢占流量入口，ima.copilot聚焦学习和办公场景，腾讯元器打造无门槛智能体创作环境，腾讯基于生态闭环发展“all in one”的AI Agent [84][95][100] - 字节扣子空间聚焦复杂工作场景，Agent TARS开源多模态智能体重塑GUI交互模式 [109][119] - 阿里新夸克引领AI Agent全新生态，阿里云百炼解决本地部署痛点，飞猪AI行程规划能力突出，阿里以阿里云为基座打造AI Agent生态 [126][132][138] - 百度心响APP是通用超级智能体，系统架构创新，MCP实现多智能体互联互通 [150][153][156] - 三六零纳米搜索提升搜索能力，推出MCP万能工具箱，知识库支持一键导入 [159][161][163]