Empowering Working Memory for Large Language Model Agents

📄 arXiv: 2312.17259v2 📥 PDF

作者: Jing Guo, Nan Li, Jianchuan Qi, Hang Yang, Ruiqiao Li, Yuzhen Feng, Si Zhang, Ming Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2024-05-28)

💡 一句话要点

提出基于工作记忆中心枢纽和情景缓冲区的LLM Agent架构，提升复杂推理能力

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

关键词: 大型语言模型 工作记忆 情景记忆 上下文推理 Agent 认知心理学 记忆机制

📋 核心要点

  1. 现有LLM在连续对话中记忆保持能力不足，无法进行复杂的上下文推理，限制了其在复杂任务中的应用。
  2. 论文提出一种新颖的LLM架构，引入中心化的工作记忆中心枢纽和情景缓冲区，以增强跨对话片段的记忆连续性。
  3. 该架构旨在提升LLM在复杂任务和协作场景中的上下文推理能力，为开发更智能的Agent提供了一种可行方案。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在语言能力方面取得了显著进展。然而，它们在记忆能力上仍然存在局限性，缺乏类似人类的记忆功能。LLM在连续交互中表现出有限的记忆保持能力，阻碍了复杂的推理。本文探讨了应用认知心理学中的工作记忆框架来增强LLM架构的潜力。分析了传统LLM记忆设计的局限性，包括不同对话片段的隔离以及缺乏持久的记忆链接。为了解决这个问题，提出了一种创新的模型，该模型结合了中心化的工作记忆中心枢纽和情景缓冲区访问，以在不同片段中保留记忆。该架构旨在为复杂任务和协作场景中的细致上下文推理提供更大的连续性。虽然前景广阔，但还需要进一步研究优化情景记忆的编码、存储、优先级排序、检索和安全性。总的来说，本文为开发具有更复杂、类人记忆能力的LLM Agent提供了一个战略蓝图，强调记忆机制是通用人工智能的一个重要前沿。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLM）在处理需要长期记忆和复杂上下文推理的任务时面临挑战。传统的LLM架构通常将不同的对话片段视为独立的事件，缺乏跨片段的记忆连接，导致信息丢失和推理能力下降。这限制了LLM在需要持续交互和上下文理解的应用中的表现。

核心思路：本文的核心思路是借鉴认知心理学中的工作记忆模型，为LLM引入类似人类的工作记忆机制。通过构建一个中心化的工作记忆中心枢纽和情景缓冲区，LLM可以更好地存储、检索和利用历史信息，从而实现更连贯和准确的上下文推理。这种设计旨在弥合不同对话片段之间的鸿沟，使LLM能够像人类一样记住并利用过去的经验。

技术框架：该模型主要包含三个核心组件：输入处理模块、工作记忆中心枢纽和情景缓冲区。输入处理模块负责将输入文本转换为模型可理解的表示。工作记忆中心枢纽是模型的中央控制单元，负责管理和协调不同记忆模块之间的交互。情景缓冲区用于存储历史对话片段和相关信息，并根据需要提供给工作记忆中心枢纽。整个流程如下：输入文本首先经过输入处理模块，然后由工作记忆中心枢纽决定是否将其存储到情景缓冲区中。在进行推理时，工作记忆中心枢纽可以从情景缓冲区检索相关信息，并将其与当前输入结合起来进行处理。

关键创新：该论文的关键创新在于将认知心理学中的工作记忆模型应用于LLM架构设计。通过引入中心化的工作记忆中心枢纽和情景缓冲区，该模型能够更好地模拟人类的记忆过程，从而提升LLM的上下文推理能力。与传统的LLM架构相比，该模型能够更好地处理需要长期记忆和复杂上下文的任务。

关键设计：关于关键设计，论文中未提供非常具体的技术细节，例如工作记忆中心枢纽的具体实现方式、情景缓冲区的存储结构和检索算法等。这些细节可能需要在后续研究中进一步探索和优化。论文提到了需要进一步研究优化情景记忆的编码、存储、优先级排序、检索和安全性。

📊 实验亮点

论文摘要中未提供具体的实验结果和性能数据。虽然提到了该架构旨在提升LLM在复杂任务和协作场景中的上下文推理能力，但缺乏量化的实验证据来支持这一结论。因此，实验亮点部分未知，需要进一步阅读论文全文才能确定。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要长期记忆和复杂上下文推理的各种场景，例如智能客服、对话式AI、任务型对话系统和人机协作等。通过增强LLM的记忆能力，可以使其在这些应用中表现得更加智能和自然，从而提升用户体验和工作效率。此外，该研究还有助于推动通用人工智能的发展，使AI系统更接近人类的认知能力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved impressive linguistic capabilities. However, a key limitation persists in their lack of human-like memory faculties. LLMs exhibit constrained memory retention across sequential interactions, hindering complex reasoning. This paper explores the potential of applying cognitive psychology's working memory frameworks, to enhance LLM architecture. The limitations of traditional LLM memory designs are analyzed, including their isolation of distinct dialog episodes and lack of persistent memory links. To address this, an innovative model is proposed incorporating a centralized Working Memory Hub and Episodic Buffer access to retain memories across episodes. This architecture aims to provide greater continuity for nuanced contextual reasoning during intricate tasks and collaborative scenarios. While promising, further research is required into optimizing episodic memory encoding, storage, prioritization, retrieval, and security. Overall, this paper provides a strategic blueprint for developing LLM agents with more sophisticated, human-like memory capabilities, highlighting memory mechanisms as a vital frontier in artificial general intelligence.