代理内存是数据库吗？重新思考长期人工智能代理内存的数据基础

arXiv:2605.26252v1 公告类型：新 摘要：长时间运行的 AI 代理需要持久内存。记忆支持跨会话学习，减少重复的上下文注入，并支持对过去决策的审核。当前的代理内存系统和数据库范例将内存视为存储。它们定位记录、嵌入或边缘的正确性。每种功能仅提供长期记忆所需的部分功能。其结果是四种反复出现的失败模式：不受管制的增长、缺失语义修订、容量驱动的遗忘和只读检索。在我们的愿景中，长期代理内存是一种新的数据管理工作负载。它的正确性是国家轨迹的属性，而不是个人记录的属性。我们将其形式化为受控进化记忆（GEM）。 GEM 用四个状态级操作符取代了记录级数据库操作：摄取、修订、遗忘和检索。六个正确性条件决定着国家如何演化。三个结构观察结果表明，无论存储模型如何，记录级系统都无法满足这些条件。我们在 MemState 中实现抽象，MemState 是属性图后端的原型。 MemState 验证可行性并将差距暴露给本机引擎。我们概述了三个研究方向，将以内存为中心的数据管理定义为工作负载。