从看到、维护到学习：多模态智能体记忆的演进综述
Seeing, Maintaining, and Learning: The Evolution of Multimodal Agent Memory
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作者：Minghao Guo, Qingyue Jiao, Xiujin Liu, Jianhong Pang, Ruimeng Yang, Naihao Xu, Liwei Che, Haochen Xue, Ziqi Wang, Xinying Cai, Jiaxuan Luo, Jiaxin Deng, Xuesong Ye, Jintao Qu, Wenyao Gao, Jingwen Gu, Chenyang Zhao, Shichun Liu, Guibin Zhang, Zefang Liu, Siyin Wang, Wujiang Xu, Danrui Li, Zeru Shi, Woongyeong Yeo, Shuang Liu, Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang, Tianyu Yang, Kangsan Kim, Yebowen Hu, Bowen Wen, Bowen Jiang, Haohao Su, Ming Yin, Sheldon Yu, Mian Zhang, Yuyan Chen, Hanrong Zhang, Kai Mei, Zihao Zhang, Mingyu Jin, Xi Zhu, Hengyi Wang, Tianxin Wei, Linyong Nan, Zhenwen Liang, Zhendong Chu, Ziqi Huang, Yongye Su, Sixun Dong, Shujian Liu, Kaiqu Liang, Jiaojiao Han, Zhaoye Fei, Kun Wang, Shihan Dou, Zhichun Guo, Xingjian Diao, Zeqi Gu, Heng Wang, Tao Feng, Cheng Qian, Hamid Palangi, Silei Xu, Xi Yun, Yi Zhu, Shilong Liu, Qingsong Wen, Sung Ju Hwang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang, Yiyu Shi, Dimitris N. Metaxas, Jiaxuan You, Julian McAuley, Mengdi Wang, Jiawei Han, Philip S. Yu, Ziyi Ye
一篇基于论文摘要的综述提出多模态智能体记忆的双轴分析框架：轴一关注多模态信息的形成与表示（如模态特定嵌入、文本与结构化记录、潜在与参数化表示），轴二将记忆管理分为静态记忆、动态记忆和自演化记忆三个层级。文章总结了设计模式，并给出平衡保真度与抽象、维护时间有效性与来源可溯、以可恢复证据支撑记忆使用、以及随经验演化记忆策略的原则。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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