Long-Term Agent Memory through Complementary Curation and Consolidation
长时智能体记忆：互补式记忆构建与整合
🧭 Agent 长程记忆 · 混合存储与整合 ★ 深度解读
Microsoft
提出情节记忆+结构化关系记忆的混合存储，并通过离线聚类整合压缩16%以上记忆且性能几乎不降
📌 工作参考价值（4 点）
- 会话级记忆构建：电商客服/导购 Agent 可在 session 结束后批量抽取两类记忆，减少逐轮 LLM 调用，同时保留跨轮上下文；关系记忆采用 (实体, 关系, 客体, 时间戳, 来源上下文) 结构，便于后续查询、更新和溯源。
- 双存储分离检索：查询时同时检索情节记忆和关系元组，关系条目更短、预算内可多取，适合「用户历史偏好/订单/承诺」等电商 QA 场景；固定 top-k 且 k=10 已饱和，能省 token 和延迟。
- 离线 UMAP+HDBSCAN 聚类整合：定期对 embedding 聚类做 merge/delete，可压缩 16–34% 存储，适合长生命周期用户档案；min_cluster_size 取 5–10 能在压缩率和准确率间取得平衡。
- 关系记忆的 provenance/timestamp 设计可直接迁移到推荐系统的用户画像：不仅存「用户喜欢什么」，还存「何时为何说」，避免旧偏好覆盖新偏好。