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智能体记忆不再只回望过去：Pro-Memory把未来意图与触发时机分开管理
核心概要
面向大语言模型智能体的记忆系统大多只保存和检索过去的信息，而主动型智能体还需要记住尚未实现的未来意图，并在合适时机自行兑现。Pro-Memory把“保留未来意图”和“决定何时以及如何兑现”拆成两步：让待办目标与其支撑证据绑定，用新观察对照原始目标和激活条件，再与智能体正在进行的动作协调。在两个覆盖延迟意图任务和开放式主动协助的基准上，多种大语言模型骨干上的主动任务表现相对代表性记忆方法有一致提升，同时减少了不必要的干预。
深度剖析
主动型大语言模型智能体获得了一种专门处理未来意图的记忆方式，而不只是检索过去的信息。 此前的智能体记忆系统是回溯式的，保存并检索过去的信息来支撑当前决策，没有为“以后要做某事”这类意图留出位置。 在两个覆盖延迟意图任务和开放式主动协助的基准上，多种大语言模型骨干上的主动任务表现相对代表性记忆方法均有一致提升，同时不必要的干预受到限制。
系统把“记住该做什么”和“判断现在该不该做”分成两个环节处理。 Pro-Memory是一种受人类前瞻记忆认知理论启发的记忆框架，把未来意图的维持与兑现时机的决策分开。 它保留与支撑证据相关联的待办目标，用原始目标和激活条件评估新观察，并与智能体正在执行的动作协调；意图状态依据实际发出的动作或问题已解决的证据更新，经验记忆则把已完成回合的反馈提炼为后续决策的指导。
启示与展望
已展示的范围是两个基准上的延迟意图任务和开放式主动协助，并在多种大语言模型骨干上与其他代表性记忆方法比较；材料为摘要级描述，未给出具体指标数值。
材料只说明主动任务表现有一致提升并限制了不必要的干预，没有给出提升幅度，也没有说明各骨干之间的差异。