AI ontmoet Brein: Geheugensystemen van Cognitieve Neurowetenschap tot Autonome Agents
AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents
December 29, 2025
Auteurs: Jiafeng Liang, Hao Li, Chang Li, Jiaqi Zhou, Shixin Jiang, Zekun Wang, Changkai Ji, Zhihao Zhu, Runxuan Liu, Tao Ren, Jinlan Fu, See-Kiong Ng, Xia Liang, Ming Liu, Bing Qin
cs.AI
Samenvatting
Geheugen fungeert als het cruciale knooppunt dat verleden en toekomst verbindt, en verschaft zowel mensen als AI-systemen onschatbare concepten en ervaringen om complexe taken te navigeren. Recent onderzoek naar autonome agents richt zich steeds meer op het ontwerpen van efficiënte geheugenwerkstromen door inzichten uit de cognitieve neurowetenschappen te benutten. Echter, gehinderd door interdisciplinaire barrières, worstelen bestaande werken met het assimileren van de essentie van menselijke geheugenmechanismen. Om deze kloof te overbruggen, synthetiseren wij systematisch interdisciplinaire kennis over geheugen door inzichten uit de cognitieve neurowetenschappen te verbinden met LLM-gestuurde agents. Concreet verhelderen we eerst de definitie en functie van geheugen langs een progressief traject – van cognitieve neurowetenschappen via LLMs naar agents. Vervolgens bieden we een vergelijkende analyse van geheugentaxonomie, opslagmechanismen en de volledige managementlevenscyclus vanuit zowel biologisch als kunstmatig perspectief. Daarna bespreken we de gangbare benchmarks voor het evalueren van agentgeheugen. Tevens onderzoeken we geheugenbeveiliging vanuit een dubbel perspectief van aanval en verdediging. Ten slotte schetsen we toekomstige onderzoeksrichtingen, met focus op multimodale geheugensystemen en vaardigheidsverwerving.
English
Memory serves as the pivotal nexus bridging past and future, providing both humans and AI systems with invaluable concepts and experience to navigate complex tasks. Recent research on autonomous agents has increasingly focused on designing efficient memory workflows by drawing on cognitive neuroscience. However, constrained by interdisciplinary barriers, existing works struggle to assimilate the essence of human memory mechanisms. To bridge this gap, we systematically synthesizes interdisciplinary knowledge of memory, connecting insights from cognitive neuroscience with LLM-driven agents. Specifically, we first elucidate the definition and function of memory along a progressive trajectory from cognitive neuroscience through LLMs to agents. We then provide a comparative analysis of memory taxonomy, storage mechanisms, and the complete management lifecycle from both biological and artificial perspectives. Subsequently, we review the mainstream benchmarks for evaluating agent memory. Additionally, we explore memory security from dual perspectives of attack and defense. Finally, we envision future research directions, with a focus on multimodal memory systems and skill acquisition.