# Paper: Memory for Autonomous LLM Agents

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type: paper
title: "Memory for Autonomous LLM Agents: Mechanisms, Evaluation, and Emerging Frontiers"
authors:
year: 2026
venue:
url: https://arxiv.org/html/2603.07670v1
code_url:
source: arxiv
collected_at: 2026-07-08
status: skimmed
relevance: high
topics:
  - memory
  - agent-architecture
  - agent-evaluation
methods:
  - write-manage-read-loop
  - retrieval-augmented-memory
  - reflective-memory
  - hierarchical-context
benchmarks:
  -
models:
  -
datasets:
  -
related_concepts:
  - memory
  - context-engineering
related_jobs:
  - 2026-07-08-baidu-aidu-agent-algorithm-engineer-beijing
  - 2026-07-08-bytedance-seed-llm-agent-research-engineer
related_experiments:
  -
related_projects:
  -
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## One-line Takeaway

Memory 应该作为 Agent 系统的一等工程组件，而不是 prompt 里临时塞历史记录。

## Problem

长任务、多 session 和个性化场景中，单一上下文窗口无法保存并正确复用历史经验。

## Core Idea

该综述把 Agent memory 形式化为 write-manage-read loop，并从时间范围、表示基底和控制策略三个维度整理机制。

## Evidence

论文覆盖 2022 到 2026 年初的 memory 机制和评估进展，并总结从静态 recall 到多 session agentic benchmark 的转变。

## Useful For Us

- 用来设计知识库自己的 memory / context 管理专题。
- 与百度和字节 JD 中的长期记忆、context compression、agent harness 强相关。

## Follow-up Experiments

- 用同一组任务比较 raw history、summary memory、retrieval memory 和 procedural memory。
