Intrinsic Memory Agents: Heterogeneous Multi-Agent LLM Systems through Structured Contextual Memory

📄 arXiv: 2508.08997v1 📥 PDF

作者: Sizhe Yuen, Francisco Gomez Medina, Ting Su, Yali Du, Adam J. Sobey

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出内在记忆代理以解决多智能体系统的记忆一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 大型语言模型 记忆管理 结构化规划 协作问题解决

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体系统在处理复杂任务时，因上下文窗口限制导致记忆一致性和角色遵循性不足，影响了系统的整体性能。
  2. 本文提出的内在记忆代理框架通过结构化的代理特定记忆，能够随着代理的输出动态演变，从而解决记忆一致性问题。
  3. 在PDDL数据集上，本文的方法相比于现有技术提高了38.6%的性能，并在复杂数据管道设计任务中展现出更高的设计质量。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统在复杂协作问题解决中展现出卓越潜力，但面临着上下文窗口限制带来的记忆一致性、角色遵循和程序完整性等基本挑战。本文提出了内在记忆代理框架，通过结构化的代理特定记忆来应对这些限制，使其随着代理输出内在演变。具体而言，我们的方法维护角色对齐的记忆模板，保留专业视角，同时关注任务相关信息。我们在PDDL数据集上对比了该方法与现有最先进的多智能体记忆方法的性能，显示出38.6%的提升，并且在复杂数据管道设计任务中，展示了在可扩展性、可靠性、可用性、成本效益和文档等五个指标上产生了更高质量的设计，且有额外的定性证据支持这些改进。我们的研究结果表明，通过结构化的内在方法解决记忆限制，可以提升多智能体LLM系统在结构化规划任务上的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体系统在复杂任务中因上下文窗口限制而导致的记忆一致性、角色遵循和程序完整性等问题。现有方法在这些方面表现不佳，影响了多智能体协作的效率和效果。

核心思路：论文提出的内在记忆代理框架通过结构化的代理特定记忆，能够根据代理的输出动态调整记忆内容，从而保持角色对齐和任务相关性。这种设计旨在提升多智能体系统的记忆管理能力。

技术框架：整体架构包括多个模块，首先是角色对齐的记忆模板，其次是动态更新机制，最后是输出生成模块。每个模块协同工作，确保代理在执行任务时能够有效利用其记忆。

关键创新：最重要的创新在于引入了结构化的内在记忆机制，使得每个代理能够根据其特定角色和任务需求动态调整记忆内容。这与传统的静态记忆方法有本质区别，后者无法适应复杂任务的变化。

关键设计：在技术细节上，本文设计了特定的记忆模板和更新算法，确保记忆的有效性和相关性。此外，损失函数的设置也考虑了记忆的一致性和任务成功率，以优化整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，本文提出的方法在PDDL数据集上相较于现有最先进的多智能体记忆方法提升了38.6%的性能，并在复杂数据管道设计任务中，在可扩展性、可靠性、可用性、成本效益和文档等五个指标上均表现出更高的设计质量，提供了额外的定性证据支持这些改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化设计系统和复杂任务管理等。通过提升多智能体系统的记忆管理能力，可以在更复杂的环境中实现高效的协作与决策，未来可能对智能系统的广泛应用产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Multi-agent systems built on Large Language Models (LLMs) show exceptional promise for complex collaborative problem-solving, yet they face fundamental challenges stemming from context window limitations that impair memory consistency, role adherence, and procedural integrity. This paper introduces Intrinsic Memory Agents, a novel framework that addresses these limitations through structured agent-specific memories that evolve intrinsically with agent outputs. Specifically, our method maintains role-aligned memory templates that preserve specialized perspectives while focusing on task-relevant information. We benchmark our approach on the PDDL dataset, comparing its performance to existing state-of-the-art multi-agentic memory approaches and showing an improvement of 38.6\% with the highest token efficiency. An additional evaluation is performed on a complex data pipeline design task, we demonstrate that our approach produces higher quality designs when comparing 5 metrics: scalability, reliability, usability, cost-effectiveness and documentation with additional qualitative evidence of the improvements. Our findings suggest that addressing memory limitations through structured, intrinsic approaches can improve the capabilities of multi-agent LLM systems on structured planning tasks.