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Agent网络记忆范围	2026-05-01	2026-05-01	concept	llm architecture	papers/song-agent-network-taxonomy.md

Agent网络记忆范围 (Agent Network Memory Scope)

全局 vs 局部记忆——决定信息在 Agent 网络中是共享还是隔离的。agent-network-taxonomy 的第二层分类维度。

全局记忆 (Global Memory)

所有 agent 读写共享状态 M_global：

a_i : (x_i, M_global, c_i) → (o_i, M_global)

特性：

• 统一信息板，所有 agent 可访问最新状态
• 适合需要强一致性的场景（软件工程流水线、多角色协作）
• 缺点：单点瓶颈、并发写入冲突

代表系统：MetaGPT (共享消息池)、AutoGen (全局对话历史)、BlackBoard 模式

局部记忆 (Local Memory)

每个 agent 仅维护私有状态 M_i：

M = {M_1, ..., M_N}
a_i : (x_i, M_i, c_i) → (o_i, M'_i)

特性：

• 无跨 agent 同步，agent 自主管理记忆
• 适合社会模拟、自治 agent、异质任务
• 缺点：信息孤岛、需要显式通信共享知识

代表系统：Generative Agents (个体记忆流)、AgentNet (局部知识图谱)、Voyager (技能库)

选择权衡

维度	全局记忆	局部记忆
一致性	强（共享真相源）	弱（可能分歧）
可扩展性	受共享状态大小限制	水平扩展
隐私	无（所有 agent 可见）	有（隔离状态）
通信需求	低（读即可）	高（需显式交换）
适合场景	协作式流水线	社会模拟、自主探索

相关概念

• agent-network-taxonomy — 完整分类法
• agent-network-update-behavior — 更新行为维度
• song-agent-network-taxonomy — 父论文