MemEvolve разрушает ограничения традиционной архитектуры Agent. Его основное преимущество заключается в том, что база опыта Agent больше не является статичным хранилищем, а динамически обновляется и совершенствуется в течение всего цикла задачи — это и есть истинное значение experience evolving.

Каждый раз, когда задача выполнена, Agent может извлечь из этого опыт, постоянно оптимизируя модель принятия решений и стратегию поведения. По сравнению с простым engineering опыта, эта схема реализует переход от пассивного накопления к активной эволюции.

С точки зрения технической реализации, это направление очень перспективно. Способность механизма памяти к самосовершенствованию напрямую влияет на долгосрочную производительность Agent. Исследования команды OPPO в этой области действительно заслуживают внимания, такие прорывы способствуют продвижению практических границ применения ИИ.