元认知记忆：让 Agent 更会记住
2026 年 5 月 29 日，arXiv 收录长周期 LLM Agent 记忆优化研究。
核心问题
- 当前 LLM Agent 在执行数百步以上复杂任务时，容易出现记忆遗忘
- 多组件 Agent 系统中，局部一致但全局不连贯的问题普遍存在
解决方案
- 元认知记忆策略: Agent 学会主动评估哪些信息需要保留
- 策略优化: 通过强化学习优化记忆选择和检索策略
- 长程一致性: 确保跨步决策的逻辑连贯性
来源: arXiv
链接: https://arxiv.org/abs/2605.30159