ForeDreamer：用于未来事件预测的自我进化双代理内存架构

开放网络未来事件预测要求智能体从嘈杂、冗余和不完整的证据中提取可靠的信号。现有的检索/记忆机制直接将检索到的信息提供给代理或依赖于简单的记忆功能，例如存储和重用先前信息进行预测，这使得它们不足以进行开放网络预测。我们建议在预测之前将原始网络证据转化为结构化记忆，使代理能够对提炼出来的、针对特定问题的证据进行推理，而不是嘈杂的检索结果。本文介绍了 ForeDreamer，这是一种自我进化的双代理框架，用于管理开放网络证据上的内存。 ForeDreamer 将事实记忆（当前预测的特定问题的证据状态）与经验记忆（在预测事件中积累的持久代理经验）分开。它使用一个用于搜索和预测的主代理，以及一个内存处理子代理，通过专用工具将搜索结果转换为事实内存。 ForeDreamer 通过两个轨道进一步发展体验记忆，改善预测决策和事实记忆构建。在 Prophet Arena 和 FutureX 上的实验证明了 ForeDreamer 的有效性。项目页面：https://zhongzero.github.io/ForeDreamer