IA Encontra o Cérebro: Sistemas de Memória da Neurociência Cognitiva a Agentes Autónomos
AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents
December 29, 2025
Autores: 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
Resumo
A memória atua como o nexo pivotal que conecta passado e futuro, fornecendo tanto a humanos quanto a sistemas de IA conceitos e experiências inestimáveis para navegar tarefas complexas. Pesquisas recentes sobre agentes autônomos têm se concentrado cada vez mais no projeto de fluxos de trabalho eficientes de memória, baseando-se na neurociência cognitiva. No entanto, limitados por barreiras interdisciplinares, os trabalhos existentes lutam para assimilar a essência dos mecanismos de memória humana. Para preencher essa lacuna, sintetizamos sistematicamente conhecimentos interdisciplinares sobre memória, conectando insights da neurociência cognitiva com agentes baseados em LLMs. Especificamente, primeiro elucidamos a definição e a função da memória ao longo de uma trajetória progressiva, desde a neurociência cognitiva, passando pelos LLMs, até os agentes. Em seguida, fornecemos uma análise comparativa da taxonomia da memória, mecanismos de armazenamento e o ciclo de vida completo de gerenciamento, tanto de perspectivas biológicas quanto artificiais. Posteriormente, revisamos os principais benchmarks para avaliação da memória de agentes. Adicionalmente, exploramos a segurança da memória sob dupla perspectiva: ataque e defesa. Por fim, visionamos direções futuras de pesquisa, com foco em sistemas de memória multimodal e aquisição de habilidades.
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.