【第544期】ALMA：通过元学习自动化智能体记忆设计

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今天的主题是：

Learning to Continually Learn via Meta-learning Agentic Memory Designs

Summary

基础模型的无状态性瓶颈了智能体系统持续学习的能力，而持续学习是长时程推理和自适应的核心。为了解决这一局限性，智能体系统通常结合记忆模块来保留和复用过去的经验，旨在推理阶段（Test time）实现持续学习。然而，现有的大多数记忆设计都是人工构建且固定的，这限制了它们适应现实任务多样性和非平稳性的能力。

在本文中，我们引入了 ALMA（智能体系统记忆设计的自动元学习），这是一个通过元学习生成记忆设计以取代人工设计的框架，从而最大限度地减少人力投入，并使智能体系统能够成为跨不同领域的持续学习者。

我们的方法采用了一个元智能体（Meta Agent），以开放式的方式搜索以可执行代码表达的记忆设计。从理论上讲，这允许发现任意的记忆设计，包括数据库模式及其检索和更新机制。在四个顺序决策领域的广泛实验表明，在所有基准测试中，学习到的记忆设计比目前最先进的人工记忆设计能更有效、更高效地从经验中学习。在安全开发和部署的前提下，ALMA 代表了向自强型（Self-improving）AI 系统迈出的一步，使其能够学会成为自适应的持续学习者。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2602.07755