MemEvolve (上)：AI 代理的記憶系統四大核心建構

2025 年 12 月 27 日

MemEvolve 是一種全新的 AI 架構，目標是讓人工智慧從「只會照既定方式學習、但不夠靈活」的學習者，轉變為能夠不斷調整、主動適應新情境的學習者。MemEvolve 採用一種「雙層演化」的方法：內層負責累積每一個具體任務中的經驗，外層則會根據這些經驗，不斷調整與優化 AI 本身的記憶結構。換句話說，AI 不只是學會做事情，還會學習「如何更好地記住與學習」。

論文: "MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems" (簡:《MemEvolve》)

導言：AI 如何像人類一樣學習與記憶？

您是否曾想過，一個頂尖的學習者和一個普通的學習者之間，最大的差別是什麼？一個平庸的學習者，好比一個沒有記憶能力的 AI，只會死記硬背，無法從經驗中獲益。一個熟練的學習者，則像目前多數擁有固定記憶系統的 AI，懂得從過去的經驗中提煉出可重複使用的技巧。然而，真正具有適應度的學習者，不僅能累積經驗，更能根據不同挑戰動態調整自己的學習策略——這正是 AI 進化的下一個前沿。

這個從「熟練」到「適應度」的轉變之所以至關重要，是因為它將決定未來的 AI 助理能否真正協助我們進行深度研究、推動科學發現，而不僅僅是執行預設指令。論文的目標，就是為您揭開 AI 代理記憶系統的神秘面紗，介紹其模組化設計下的四個核心建構模組 (modules)。透過理解這個框架，我們將看到 AI 是如何從一個單純的「熟練學習者」，逐步進化為一個更具智慧的「能適應的學習者」。

現在，讓我們從人類學習的比喻，深入探索 AI 記憶系統背後的結構化方法。

1. 讓 AI 記憶像樂高一樣，不斷進化

根據《MemEvolve》論文的觀點，為了讓 AI 的記憶系統能夠自我進化，研究人員採用了一種「模組化設計」。這種方法的核心思想是，將一個複雜的大系統（例如 AI 的整個記憶機制）拆解成幾個功能更小、更獨立的部分。

這種設計讓研究人員能夠更容易地分析、改進，甚至像演化一樣
迭代 AI 代理的記憶方式。

想像一下，如果汽車的引擎是一個無法拆分的黑盒子，修理和升級將會非常困難。但如果引擎由火星塞、活塞、曲軸等標準化模組組成，我們就可以針對性地更換或升級某個零件，進而提升整體性能。AI 的記憶系統也是如此。

這種方法的最終好處是，它為 AI 創造了一個框架，使其不僅能學習新知識，更能「學會如何學習」。透過調整和進化其記憶模組的組合與實現方式，AI 能夠更好地適應不同類型的任務，使其變得更加靈活、高效和智慧。這就形成了一個良性循環 (virtuous cycle)：更優化的記憶系統帶來更聰明的代理，而更聰明的代理則能產生更高品質的經驗數據，進一步為記憶系統的下一輪進化提供養分。

接下來，我們將逐一介紹構成這個強大系統的四個核心模組。

2. AI 記憶的四大核心組件

為了更好地理解，我們可以將 AI 代理的記憶系統看作一個高度組織化的圖書館。以下表格簡潔地總結了這個「圖書館」的四個主要部門及其職能。

現在，讓我們深入了解每一個組件的功能。

2.1. 編碼 (Encode): 將經驗轉化為記憶

♣️ 編碼 (Encode)

「編碼」是記憶過程的第一步，它的主要工作是將 AI 代理的原始經歷——例如執行任務的完整過程、使用工具後得到的輸出，甚至是對成敗的自我批判與反思——轉化為一種結構化的、電腦可以理解和處理的格式。

比喻：這就像是我們上課時寫下雜亂的筆記，然後回家後把它們重新整理成乾淨、有條理的重點卡片。原始筆記就是「經歷」，而重點卡片就是經過「編碼」後的結構化記憶。

這個過程可以很簡單，例如只是壓縮原始的執行日誌；也可以非常複雜，例如從一次失敗的程式碼編寫經驗中，提煉出一條可推廣的、關於如何避免某類錯誤的經驗教訓。

2.2. 儲存 (Store): 將資訊妥善歸檔

♦️ 儲存 (Store)

一旦經驗被「編碼」成結構化的記憶單元，下一步就是將它們妥善地「儲存」到長期記憶庫中，以便未來能夠再次取用。這個組件負責將資訊整合到代理的持久記憶中。

比喻：如果說「編碼」是製作重點卡片，那麼「儲存」就是將這些卡片依照科目、章節或重要性，分門別類地放進檔案櫃裡，確保未來能夠快速找到。

AI 代理使用的「檔案櫃」形式多樣，常見的儲存媒介包括向量資料庫 (vector databases)，它擅長根據語義或概念上的相似性來尋找資訊；或是知識圖譜 (knowledge graphs)，它能以網路結構的形式儲存實體及其複雜關係。

2.3. 檢索 (Retrieve): 在需要時提取正確的記憶

♥️ 檢索 (Retrieve)

當 AI 代理遇到一個新的任務或挑戰時，「檢索」組件就會啟動。它的功能是根據當前的情境（例如任務的目標和現狀），從龐大的記憶庫中，精準地找出最相關、最有幫助的資訊。

比喻：這就像是考試前，面對一道棘手的題目，你能夠準確地從檔案櫃中抽出解答這道題所需的、最關鍵的那張重點卡片，而不是把整個檔案櫃的資料都翻出來。

檢索出的內容形式多樣，可能是一段可重用的程式碼、一次成功的規劃經驗、一條避免失敗的程序性知識，或是一個可以直接使用的工具。

2.4. 管理 (Manage): 維護記憶庫的品質

♠️ 管理 (Manage)

「管理」組件像一個在背景中默默工作的「圖書館管理員」或「檔案櫃管家」。它負責維護整個記憶庫的健康、效率和品質。其主要工作包括整理、鞏固舊的記憶，甚至選擇性地遺忘那些已經過時或不再有用的資訊。

比喻：這就像是你會定期大掃除你的檔案櫃，把已經過時無用的卡片丟掉，並將幾張相關的卡片總結成一張更精華的總結卡，讓整個檔案系統保持整潔高效。

這個操作通常是離線且非同步的，意味著它不會在 AI 代理執行主要任務時進行，而是在系統閒置時處理。更重要的是，這個管理過程正是實現「元進化」的關鍵。它不只是被動地清理雜物，更是主動地提煉和重組知識，讓記憶系統的「結構本身」變得更有效率，為下一次的學習做好準備。

接下來，我們將看看這四個組件是如何流暢地協同工作，完成一次記憶的完整生命週期。

3. 協同運作：一則記憶的生命週期

這四個模組並非獨立運作，而是形成一個緊密協作的閉環，共同構成了一則「記憶」從誕生到發揮作用，再到最終被更新或遺忘的完整生命週期。

(i) 經驗發生：AI 代理開始執行一項任務，例如分析一份報告或編寫一段程式碼。這個過程中的所有互動和結果，都構成了原始的「經驗」。

(ii) 編碼 (Encode)：任務完成後，其過程、結果和反思被「編碼」模組接收，並被轉化為一個結構化的「記憶單元」，例如一條「成功解決方案」或一個「錯誤筆記」。

(iii) 儲存 (Store)：這個新產生的「記憶單元」被「儲存」模組整合到長期記憶庫中，與其他相關記憶一起歸檔。

(iv) 檢索 (Retrieve)：在未來，當代理遇到一個相似的任務時，「檢索」模組會根據任務的關鍵詞和情境，從記憶庫中找出這個儲存的記憶，為代理提供參考和幫助。

(v) 管理 (Manage)：在系統閒置時，「管理」模組會根據使用過這則記憶的任務成功與否（也就是回饋訊號），對其進行處理。如果它與其他幾個記憶高度相關，可能會被整合成一個更抽象的「通用技巧」；如果它在多次任務中都未被證明有效，則可能會被降低優先級或最終被清除。

這個循環不斷重複，讓 AI 代理的記憶庫不僅持續擴大，而且品質也越來越高。

4. 結論：從「熟練」到「適應性」的飛躍

透過本文，我們了解到 AI 代理的複雜記憶系統可以被清晰地分解為四個核心建構模組：「編碼」、「儲存」、「檢索」和「管理」。這四個組件各司其職，又協同運作，構成了一個完整的記憶生命週期。

這種模組化設計的最大優勢在於，它不僅讓 AI 能記住事情，更重要的是，它創造了一個靈活的框架，讓 AI 的記憶架構本身可以進行「元進化」(meta-evolve)。這意味著 AI 不僅能學習新知識，還能根據任務的回饋，自我調整和優化其學習與記憶的方式。

最後，讓我們再次回到最初的比喻。一個僅僅儲存和檢索記憶的 AI，就像一個「熟練的學習者」，能夠很好地應對已知的問題。然而，一個能夠根據不同學科（任務）動態調整其記憶策略（例如，進化自己的編碼或檢索模組）的 AI，才真正邁向了「適應性的學習者」。這不僅是從熟練邁向真正具有適應度的智慧關鍵一步，更是通往更自動化、更有原則、能夠持續自我完善的智慧代理系統的必經之路。