传统AI(如GPT系列)的记忆机制存在三个关键局限:1) 信息仅保存在临时上下文窗口;2) 缺乏结构化存储;3) 无法建立跨会话关联。而M3-Agent的突破性设计体现在:
- 记忆持久化:通过本地存储的.pkl文件实现永久记忆,类似人类的长期记忆
- 双轨制分类:情景记忆保存原始感知数据(如视频片段),语义记忆则存储提取的概念(如人物关系)
- 图谱化组织:采用节点(实体)-边(关系)的结构,实现信息的网状关联
- Atualizações dinâmicas:记忆图谱会随新输入不断演进,而非静态存储
这种设计使得M3-Agent在回答如”上周三客厅发生了什么”这类时空关联问题时,能通过记忆图谱快速定位相关节点,实现传统模型难以完成的深度推理。
Essa resposta foi extraída do artigoM3-Agent:一个拥有长期记忆并能处理音视频的多模态智能体O