Bilt携手Letta，AI记忆技术迈出关键一步：模拟人脑筛选，突破模型局限

Bilt公司通过引入Letta的“sleeptime compute”技术，部署数百万AI代理，旨在模拟人类大脑的记忆筛选机制，实现对信息的选择性存储与高效检索。

此举解决了当前大型语言模型在上下文窗口限制下易出现信息混乱与“幻觉”的问题。通过让AI代理具备长期记忆存储能力，Bilt能够实现对大规模AI行为的精细化控制，提升其在复杂交互场景中的稳定性和可靠性。

Letta的创始人及CEO Charles Packer强调，AI记忆系统应具备类似人类大脑的持续学习与信息管理能力，并暗示AI模型未来可能需要具备“遗忘”功能，以响应用户指令进行记忆的更新与删除。此技术突破预示着AI在理解和执行任务方面将迈向更高级的智能化阶段。

此项技术进展是AI领域增强记忆功能趋势的缩影。LangChain等公司也在积极探索AI记忆的上下文工程，以提升AI工具的智能性与用户体验。OpenAI对ChatGPT记忆功能的改进也印证了这一发展方向，但Letta和LangChain的方案提供了更高的透明度。

Do Large Language Models Dream of AI Agents?

For AI models, knowing what to remember might be as important as knowing what to forget. Welcome to the era of “sleeptime compute.”

WIREDWill Knight