字节M3-Agent：如何实现一个支持多模态长期记忆与推理的Agent
来自ByteDance Seed实验室的这篇开创性论文，提出了一个新颖的、配备了长期记忆的多模态智能体框架。M3-Agent旨在模仿人类认知系统，能够持续地处理实时视频和音频流，构建并更新一个以实体为中心（entity-centric）的、多模态的长期记忆库，并通过强化学习驱动的多轮推理来完成复杂任务。
本文将作为一份深度技术剖析指南，带您庖丁解牛M3-Agent，从其独特的**“记忆化（Memorization）”与“控制（Control）”双轨并行流程，到其创新的情景记忆（Episodic Memory）与语义记忆（Semantic Memory）生成机制，再到其基于强化学习的多轮迭代推理**策略，全方位揭示这个能够“看见、听见、记住、推理”的先进智能体是如何工作的。
1. 引言：AI Agent的长期记忆挑战
传统的LLM或多模态LLM（MLLM），其“记忆”仅限于当前对话的上下文窗口。一旦对话结束或上下文超长，历史信息便会丢失。这使得它们无法完成需要长期、跨会话信息积累才能解决的任务。
一个真正有用的智能体（如家庭机器人、个性化助手）必须具备长期记忆，这意味着它需要能够：
- 持续感知: 从不间断的视频、音频流中学习。