1️⃣ arXiv · Memory for Autonomous LLM Agents: Mechanisms, Evaluation, and Open Problems（⭐⭐⭐⭐⭐ 必读综述）

类型：arxiv
标识：2603.07670
链接：https://arxiv.org/abs/2603.07670
主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag
主分类：agent
形态：survey
被引：54
被引来源：Semantic Scholar
S2被引：54
OpenAlex被引：0
影响力被引：1
TLDR：This survey offers a structured account of how memory is designed, implemented, and evaluated in modern LLM-based agents, covering work from 2022 through early 2026, and formalizes agent memory as a three-dimensional taxonomy spanning temporal scope, representational substrate, and control policy.
OpenAlex ID：W7134857392
OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2603.07670
DOI：10.48550/arxiv.2603.07670
DOI来源：OpenAlex
OpenAlex Venue：Open MIND
Venue：Open MIND
Venue键：other
Venue来源：OpenAlex
开放获取：green
OpenAlex更新：2026-07-19
标题中文：自主 LLM Agent 的记忆：机制、评估与开放问题
TLDR中文：本文系统梳理了基于 LLM 的现代智能体中记忆的设计、实现与评估方法，覆盖 2022 年至 2026 年初的相关工作，并将 Agent 记忆形式化为一个涵盖时间范围、表示基底与控制策略的三维分类体系。
副分类：evaluation
待LLM分类：否
来源文件：
/inbox/jay/2026-06-10-agent-memory-mechanisms-rag-eval.md
[S2 enrich]
[OpenAlex backfill]

可复用信息

本次检索聚焦三个方向：① LLM Agent 记忆机制最新研究（MemoryArena、Memanto、Agentic Memory 等 2026 论文系统梳理）、② RAG 评测知识泄漏问题（Benchmark 老化与泄漏如何导致评测失效）、③ Substack 高质量工程实践文（Agentic RAG 部署、Production AI/ML 路线图）。与今日已有草稿（github-trending-tools、`multiagent-vecto...

- 链接：https://arxiv.org/html/2603.07670v1
- 作者/机构：系统性综述，引用 MemoryArena、MemBench、MemoryAgentBench 等 2025–2026 论文
- 发布时间：2026年3月
- 可信度：高（arXiv 综述，引用 100+ 相关工作）
- 核心内容：
- 记忆分类框架：短期记忆（STM / Working Memory）、长期记忆（LTM / Episodic + Semantic）、混合记忆（Hybrid）