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图：2024 AI Agent 技术栈 from letta Model 模型层 提供模型或者模型 API 服务，像 OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen 等 Storage

最近在研究 MIRIX 项目时，了解到了另一个项目 letta，也是一个和 memory 相关的开源产品。核心思路就是通过 multi-agents + tool 实现信息的管理。 当然，letta

AI 也要 007 工作制了！ 近日，AI 初创公司 Letta 和 UC 伯克利的研究人员提出了一种扩展人工智能能力的新方式 —— 睡眠时间计算（Sleep-time Compute），让模型在空闲

香港科技大学（科大）8/19 宣布推出目前全球最大型的人工智能（AI）多智能体社会模拟沙盒平台——「智能体世界」（Aivilization）。此创新平台旨在研究人类与AI的互动如何塑造虚拟社会，在这个

mirix 项目提供了一个 electron 桌面应用，只需要提供一个 gemini api key 就可以体验了。这里我们重点分析下 mirix 是如何实现图像记忆的。最核心的就是利用的 LLM 的

在 Agent 开发中，Memory 管理是一项很重要的技术，它不仅关系到 Agent 的性能表现，还直接影响到用户体验和系统资源的有效利用。有效的内存管理能够帮助 Agent 更加高效地处理任务

概述 AI Agent Memory（记忆）是指 AI Agent 在执行任务过程中存储和管理信息的能力和机制。它类似于人类的记忆系统，使 Agent 能够记住过去的交互、经验和知识，并在后续任务中利

当前 LLM 对人类偏好描述的核心问题： 当前大语言模型（LLMs）的对齐（Alignment）方法（如RLHF, DPO）主要采用“一刀切”（one-size-fits-all）的策略，假设所有用户

论文原文 大型语言模型（LLMs）在作为AI Agent进行交互时，面临一个关键挑战：固定上下文窗口和低效的内存管理。这导致LLMs严重缺乏长期记忆能力，使得在多轮、长时间跨度的对话中难以维持上下文连