CogMem：面向长期对话的可演化认知记忆架构
原文标题：From Retrieval to Reconstruction: Constructing Evolvable Cognitive Memory for Long-Term Dialogue
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研究者提出 CogMem，一种基于 PEC²F（人物-事件-概念-主张-事实）图模式的认知记忆架构，用于长期对话智能体。它通过 Claim 节点保留主观陈述的来源与对象，将对话轮次增量转为带来源信息的图记录并整合为高层事实，检索时由 LLM 意图解析驱动的规则控制器组合锚定、遍历、交集与证据落地四种图算子重建上下文。在 LoCoMo 与 LongMemEval 上，多跳、时序与知识更新任务表现突出，代码已开源。
- 问题
- 长期对话智能体的 RAG 记忆是被动存储，难区分有来源主张与无来源事件事实。
- 方法
- 基于 PEC²F 图模式的认知记忆架构，用 Claim 节点保留来源，检索由 LLM 意图解析驱动四种图算子。
- 结果
- 在 LoCoMo 与 LongMemEval 上多跳、时序、知识更新任务表现突出，代码已开源。
- 影响
- 做长期记忆对话产品可直接参考其图模式与检索算子设计，替代朴素向量 RAG。
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