Universidade de zhejiang e lenovo apresentam EM²Mem: um novo framework de memória centrado em eventos para agentes de IA

Pesquisadores da Universidade de Zhejiang, em parceria com a Lenovo, apresentaram o EM²Mem, uma nova solução de memória projetada para superar as limitações em agentes de IA multimodais, como a esquecimento prematuro e a recuperação ineficiente de dados. Esta pesquisa foi recentemente apresentada no EMNLP2026. O EM²Mem altera fundamentalmente a abordagem tradicional de memória, passando de um processo de recuperação-alinhamento para um paradigma de alinhamento-recuperação. Durante a construção da memória, o sistema integra diversos elementos—incluindo pessoas, objetos, ações e tempo—em um único evento para construir arquivos de eventos em várias escalas. Estes arquivos são então vinculados através de diferentes experiências utilizando uma combinação de grafos episódicos e semânticos para extrair padrões de longo prazo. Os testes indicam que o EM²Mem oferece ganhos de desempenho significativos em relação aos métodos existentes, mostrando melhorias notáveis tanto na recuperação de evidências em nível de evento quanto na precisão das respostas. Além disso, a solução reduz a carga computacional e o uso de tokens por consulta. Com base nesta tecnologia central, a equipe também desenvolveu o LightMem-Ego, um sistema de memória para agentes multimodais destinado à implantação em aplicações como assistentes pessoais e científicos.