M3-Agent由字节跳动SEED团队开发,是一个专门设计用于处理长期多模态记忆的智能体框架。它通过创新的记忆系统架构,有效解决了现有模型难以处理长视频信息和维持长期连贯记忆的技术痛点。该系统能够同时接收视频和音频输入,构建包含情景记忆和语义记忆的双层记忆体系,并以实体为中心组织成多模态知识图谱。
相较于传统方法,M3-Agent记忆结构具有以下优势:记录原始事件内容的同时,还能自动提炼出抽象概念和关系;采用图结构存储确保信息关联性;支持长期记忆的持续更新。在基准测试中,其长视频问答准确率已超越Gemini-1.5-pro和GPT-4o等主流模型,尤其在机器人交互、历史信息查询等需要长期记忆的场景表现突出。
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