持续更新导致LLM智能体记忆效用衰退

研究发现，当前由大语言模型驱动的智能体记忆系统在持续整合更新记忆时，会产生错误记忆，导致性能不升反降。即使基于完全正确的经验进行整合，GPT-4在部分问题上仍有54%的失败率，而这些问题是其无记忆时曾成功解决的。性能衰退源于整合步骤本身，而非原始经验。在受控测试中，默认保留原始经历片段的智能体，其准确率是强制整合版本的两倍；完全禁用整合、仅进行片段管理，能达到与自动管理相当的性能。因此，稳健的智能体记忆系统应将原始经历片段视为首要证据，并明确控制整合的触发条件，而非在每次交互后都自动执行。