Mstar提出任务优化的智能体记忆框架

Mstar论文作者团队提出一种通过反思式代码演化自动发现任务优化记忆程序的方法，旨在为不同任务生成专属记忆框架。该方法将记忆框架实现为可执行的Python程序，联合优化Schema、Logic和Instruction，使记忆机制能够适应具体任务需求。 论文报告称，Mstar在对话、具身规划和专业推理等四类任务上均优于现有基线。演化生成的记忆程序还呈现出不同领域特有的处理机制，表明不同任务可以形成有针对性的记忆组织与处理方式。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。