用生物识别实现LLM Agent记忆个性化

个性化记忆通过在交互过程中存储和重用用户特定数据，帮助 LLM 智能体提供稳定、定制的帮助。然而，在多用户场景中，检索不仅必须考虑语义相似性，还必须考虑当前请求者是否与与存储的记忆关联的身份匹配。我们提出了 Bio-Memory，一种生物特征识别记忆架构，可根据语义相似性和生物特征匹配来调节记忆检索。 Bio-Memory 建立在 A-Mem 之上，通过生物特征嵌入增强每个原子记忆笔记，并在语义排名之前使用生物特征匹配形成检索候选池。我们在 10 个用户共享智能体设置中通过 7 个面部基准和 10 个掌纹协议评估了 LoCoMo 上的生物记忆。在整个数据集中，Bio-Memory 始终区分所有者和非所有者查询。基于人脸的个性化下，CALFW上的F1/BLEU-1最大平均差距达到27.29%/21.15%；在基于掌纹的个性化下，MS_Blue 上的相应差距为 25.75% / 19.22%。这些结果支持生物识别技术作为共享环境中个性化记忆检索的实用控制信号。