MIRIX：用于基于LLM的智能体的多智能体记忆系统

尽管AI智能体的记忆能力日益受到关注，现有解决方案仍存在根本性局限。大多数依赖于平面化、范围狭窄的记忆组件，限制了它们随时间推移个性化、抽象化和可靠回忆用户特定信息的能力。为此，我们引入了 MIRIX，一个模块化、多智能体记忆系统。它通过解决该领域最关键的挑战——使语言模型真正实现记忆，从而重新定义了AI记忆的未来。与以往方法不同，MIRIX 超越文本，拥抱丰富的视觉和多模态体验，使记忆在现实世界场景中真正有用。MIRIX 由六种独特且精心设计的记忆类型组成：核心记忆、情景记忆、语义记忆、程序记忆、资源记忆和知识库，并结合了一个多智能体框架，该框架动态控制和协调记忆的更新与检索。这种设计使智能体能够大规模地持久保存、推理并准确检索多样化的长期用户数据。我们在两个严苛的设置中验证了 MIRIX。首先，在 ScreenshotVQA 上，一个具有挑战性的多模态基准，每个序列包含近20,000张高分辨率计算机截图，需要深入的上下文理解，并且现有记忆系统无法应用，MIRIX 实现了比 RAG 基线高35%的准确率，同时将存储需求降低了99.9%。其次，在 LOCOMO 上，一个长篇对话基准，采用单模态文本输入，MIRIX 取得了85.4%的最新技术水平表现，远超现有基线。这些结果表明 MIRIX 为记忆增强型LLM智能体设定了新的性能标准。为使用户能够体验我们的记忆系统，我们提供了一个由 MIRIX 驱动的打包应用程序。它实时监控屏幕，建立个性化记忆库，并提供直观的可视化和安全的本地存储，以确保隐私。