微软提出 PrisMem：能力驱动的 Agent 记忆自进化框架

2026年10月7日，AGI Hunt 报道，微软提出 PrisMem，一种能力驱动的 Agent 记忆自进化框架。该方法把搜索引导从整体性能扩展到单个能力维度：先进行依赖感知的能力选择与历史引导诊断，再通过成对差异案例整合互补收益，最终合成统一的记忆程序。报道称，在 BEAM-1M 和 LongMemEval-M 两项评测上，PrisMem 分别超过最强基线 10.54 和 7.83 个百分点，验证了其在百万 token 级历史长度上的有效性。目前公开报道仅涉及其方法提出与评测结果，未提及开源、论文发表或产品化等其他进展。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。