了解即构建：代理内存的模式约束生成

建构主义认识论认为，知识是主动建构的，而不是被动复制的。尽管 大语言模型 (LLM) 具有生成性质，但大多数现有代理记忆系统仍然基于密集检索。然而，密集检索严重依赖于句子内的语义重叠或实体匹配。因此，嵌入通常无法区分语义相似但上下文不同的实例，通过检索上下文不匹配的条目引入大量噪声。相反，直接采用开放式生成进行内存访问存在“结构幻觉”的风险，即模型生成内存中不存在的内存密钥，从而导致查找失败。受这种认识论的启发，我们认为记忆从根本上是由认知图式组织的，有效的回忆必须是在这些图式结构中执行的生成过程。为了实现这一点，我们提出了 SCG-MEM，一种模式约束的生成内存架构。 SCG-MEM 将内存访问重新表述为架构约束生成。通过维护动态认知模式，我们严格限制 LLM 解码以仅生成有效的内存条目密钥，从而提供针对结构幻觉的正式保证。为了支持长期适应，我们通过同化（将输入扎根到现有模式）和适应（用新概念扩展模式）来模拟记忆更新。此外，我们构建了关联图以通过激活传播实现多跳推理。 LoCoMo 基准测试表明，与基于检索的基线相比，SCG-MEM 显着提高了所有类别的性能。