题目：面向智能体的记忆体系——理论与实践

报告人：王昊奋

时间：2026年10月18日(周日)，15:40-16:10

会议地点：31-904

报告摘要：

本报告将系统介绍智能体记忆系统的核心思想、关键机制与工程实践。报告首先从静态模型与动态世界的矛盾切入，说明为什么智能体需要记忆，以及记忆如何帮助模型持续理解用户、任务和环境变化。随后梳理记忆工程的基本框架，包括记忆的分类、写入、组织、检索、更新与共享，并结合参数化记忆、激活态记忆和显式记忆，解释不同记忆形态在智能体运行中的作用。报告还将讨论记忆抽取、结构化存储、语义建模、检索增强、遗忘与安全治理等关键环节。应用部分将覆盖长期交互型智能体、任务与工具驱动型智能体，以及游戏、AI 陪伴、智能客服等典型场景。最后结合 Mem0、Zep、Letta、MemOS、Hermes Agent、OpenClaw 及低代码平台实践，展示记忆系统从设计到落地的完整路径。

报告人简介：

王昊奋，同济大学长聘教授、博导，聚焦知识图谱与知识增强大模型研究及AI产业落地。核心成果包括全球首个知识增强推理模型KAG-Thinker、记忆操作系统MemOS、大模型评测平台AI-Ceping，已落地机场调控、金融风控等场景。出版专著6部，发表论文100多篇，谷歌学术被引超1.5万次，主持国自然重点、新一代AI重大专项课题在内的10多个国家AI项目。曾任两家AI独角兽CTO，其智能客服累计服务超100亿人次。现任OpenKG轮值主席、CIPS理事、语言与知识计算专委会副主任等职。