【第544期】ALMA：通过元学习自动化智能体记忆设计
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今天的主题是：
Learning to Continually Learn via Meta-learning Agentic Memory Designs
Summary
基础模型的无状态性瓶颈了智能体系统持续学习的能力，而持续学习是长时程推理和自适应的核心。为了解决这一局限性，智能体系统通常结合记忆模块来保留和复用过去的经验，旨在推理阶段（Test time）实现持续学习。然而，现有的大多数记忆设计都是人工构建且固定的，这限制了它们适应现实任务多样性和非平稳性的能力。
在本文中，我们引入了 ALMA（智能体系统记忆设计的自动元学习），这是一个通过元学习生成记忆设计以取代人工设计的框架，从而最大限度地减少人力投入，并使智能体系统能够成为跨不同领域的持续学习者。
我们的方法采用了一个元智能体（Meta…
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