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作者批评现有的AI记忆平台缺乏多代理记忆、多次交互后长期记忆能力差、没有遗忘机制,并正在构建新的解决方案;向社区询问其他痛点。
StageMem 提出了一种面向语言模型的生命周期管理记忆框架,该框架将记忆划分为瞬态、工作状态和持久状态三个阶段,并引入明确的置信度与强度指标,将记忆视为一种有状态的处理流程而非静态存储,从而在容量受限的条件下更精准地管理信息的保留与遗忘。