很多检索增强生成（RAG）系统面临困境，因为它们将记忆视为静态实体，类似于档案柜。这导致了混乱，过时的bug修复和废弃的规则不断积累，使系统难以高效运行。提出的解决方案采用不同的方法，应用艾宾浩斯遗忘曲线的原则，将记忆视为动态和不断演变的资源。在这个模型中，每个记忆都有一个“强度”评分，随着每次成功回忆的增加而提升，有效减缓其衰退速度。这种创新方法旨在简化记忆管理，减轻标记成本，并提高AI代理的推理能力。