Memento 是一个创新的框架，旨在通过记忆增强的方式对大型语言模型（LLM）代理进行微调，而无需更新模型权重。其核心概念是“从经验中学习，而非梯度”，通过将成功与失败的轨迹记录到“案例库”中，并通过价值检索来指导规划和执行，实现低成本、可迁移且在线的持续学习。

关键特点

• 无需更新LLM权重：Memento 将持续学习重新定义为基于记忆的在线强化学习，通过记忆增强的马尔可夫决策过程（MDP）实现。神经案例选择策略引导动作，经验通过高效的读写操作存储和重用。
• 两阶段规划-执行循环：基于案例推理（CBR）的规划器将任务分解并检索相关案例，执行器则将每个子任务作为MCP客户端运行，并协调工具并写回结果。
• 全面的工具生态系统：通过统一的MCP接口，支持网络搜索、文档处理、代码执行、图像/视频分析等多种功能。
• 强大的基准性能：在GAIA、DeepResearcher、SimpleQA和HLE等基准测试中取得了竞争性结果。

架构

• 核心组件：包括元规划器（Meta-Planner）、执行器（Executor）、案例记忆（Case Memory）和MCP工具层。
• 工具生态系统：涵盖网络研究、文档处理、代码执行、数据分析和媒体分析等多个领域。

快速启动

• 安装：支持通过uv快速安装，需要Python 3.11+和OpenAI API密钥等。
• 环境变量配置：需要配置多个API密钥和服务端点。
• SearxNG设置：用于网络搜索功能。
• 基本使用：提供交互模式和命令行模式。

性能

• 基准测试结果：在多个基准测试中表现出色，例如GAIA测试集上达到79.40%的通过率。
• 关键见解：小型、高质量的内存效果最佳，规划+CBR一致提升性能。

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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