LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了？

本文来自PRO会员通讯内容，文末关注「机器之心PRO会员」，查看更多专题解读。 当前，智能体正经历范式转变，从高效的单任务执行模式，逐步向动态环境下的持续自适应、能力演化与经验积累模式转型。在此背景下，AI Memory 作为核心基石，赋能智 能体保持行为一致性、做出理性决策并实现高效协作。在长期探索中，AI Memory 已经分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」两条截然不同的演进路径。 目录 01. OpenClaw 的「长效记忆」为何不代表「AI 拥有持久记忆」？ OpenClaw的记忆力表现属于哪种突破？LLM Memory 与 Agent Memory 有何区别？... 02 . AI Memory 的研究视角在如何变化？ 2025与2026的综述都在用什么视角解析AI Memory？如何理解 AI Memory 的「4W」分类？... 03 . 近期工作在如何探索 LLM Memory 和 Agent Memory？ 2026年的 LLM Memory 与 Agent Memory 研究都在解决哪些问题?... OpenClaw 的「长效记忆」为何不代表「AI 拥有持久记忆」 ...