MindMemOS: ИИ-агенты получат самосовершенствующуюся память для долгосрочных задач
Группа исследователей опубликовала на arXiv описание новой системы MindMemOS, которая решает одну из ключевых проблем ИИ-агентов — ограниченную адаптивность памяти. В отличие от традиционных решений, где структура памяти фиксируется на этапе разработки, MindMemOS выступает в роли операционного слоя, способного перестраивать собственные модели хранения и обработки данных по мере накопления опыта.
Система использует унифицированную структуру на основе свойств сущностей, что позволяет ей обрабатывать информацию из открытого мира. Среди заявленных возможностей — адаптивное моделирование памяти под конкретный сценарий, обнаружение закономерностей высокого порядка, автономное уточнение данных и постоянное развитие навыков. Реализованный алгоритм MindMemEvolve применяет эволюционный поиск с валидацией для оптимизации схем памяти под целевые задачи.
Отдельное внимание уделено механизму «dreaming» (консолидации), который объединяет дублирующиеся записи и устраняет конфликты в накопленных данных. Кроме того, система учитывает неявную корректирующую обратную связь от человека, что помогает выявлять и исправлять неточные или несоответствующие воспоминания.
Для формирования навыков используется алгоритм MindSkillEvolve, который преобразует траектории действий агента в переиспользуемые и постепенно улучшаемые процедурные знания. Это позволяет агенту не просто запоминать факты, но и совершенствовать способы решения задач.
Экспериментальные результаты показывают, что MindMemOS достигает точности 94,03% на тесте LOCOMO и 70,63% на PersonaMem. В бенчмарке SpreadsheetBench применение MindSkillEvolve повысило успешность выполнения заданий на 9,2 процентных пункта по сравнению с базовым уровнем начальных навыков.
Разработка демонстрирует движение к более автономным ИИ-агентам, способным учиться на собственном опыте в долгосрочной перспективе. Подобные системы могут найти применение в ассистентах, автоматизации бизнес-процессов и других областях, где требуется накопление знаний и адаптация к изменяющимся условиям.
