#记忆架构

MemSlides:分层记忆驱动的个性化幻灯片 Agent 登顶当日 HF 榜

MemSlides(arXiv 2606.17162,北邮/清华/上交)以 159 upvotes 居当日 HuggingFace 策展榜首。它把记忆分为长期记忆(用户画像+工具记忆)与会话工作记忆,通过 Plan–Act–Guard 流水线实现『局部最小改动』式多轮修订,而非整份重做。在 GPT-5、GLM-5、Gemini 3.1 Pro 上,人格对齐相对 DeepPresenter/SlideTailor 多维度提升;工具记忆消融显示『首次正确编辑时间』从 609.5s 降至 242.5s。

这篇登顶不是偶然——它精准踩中当下 Agent 工程最痛的两个点:个性化持久记忆与『局部修订』而非全量重生成。把用户画像、会话工作记忆、可复用工具经验三层拆开,是从『一次性生成』走向『可迭代协作』的范式转变,对所有文档/代码/设计类 Agent 都有借鉴价值。结合当日 GateMem、WorldLines 同台,『记忆』已成为 2026 年中 Agent 研究的主战场。