M3-Agent通过外部记忆系统创新性地解决了大语言模型的上下文窗口限制问题。不同于GPT-4o等模型受限于对话上下文，M3-Agent设计有专门的外部记忆存储机制，可将感知信息转化为持久化知识。该系统不仅能存储TB级的原始音视频数据，还能维持高度结构化的语义表示。
技术对比表明，在1小时视频的理解任务中，传统LLMs因上下文限制只能处理分段内容，导致连贯性丢失；而M3-Agent能保持95%的事件关联准确率。记忆系统支持三种关键操作：增量式记忆更新（每天可处理8小时视频流）；多模态关联检索（响应时间<2秒）；基于强化学习的记忆优化。
评估显示，在包含100个时序性问题的测试集上，M3-Agent的答案连贯性评分达到4.7/5.0，显著高于纯LLM方案的3.2/5.0。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelM3-Agent：一个拥有长期记忆并能处理音视频的多模态智能体Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " M3-Agent的记忆增强架构克服了大模型的上下文窗口限制
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