语义 XPath：面向对话 AI 的结构化代理记忆访问
人工智能
2026-03-03 v1 计算与语言
摘要
对话 AI（ConvAI）代理越来越多地维护结构化记忆以支持长期、任务导向的交互。基于上下文记忆的方法将不断增长的历史追加到模型输入，在上下文窗口限制下效果不佳。基于 RAG 的方法检索请求相关信息，但大多数假设为平坦记忆集合，忽略了结构。我们提出了语义 XPath（Semantic XPath），一种树状记忆模块，用于访问和更新结构化对话记忆。语义 XPath 通过 176.7% 的性能提升超越平坦 RAG 基线，仅使用原语境记忆所需的 9.1% 的 token 数。我们还引入了 SemanticXPath Chat，一个面向对话 AI 的端到端演示系统，可可视化结构化记忆和查询执行细节。总体而言，本文为下一代基于结构化记忆构建的长期、任务导向 ConvAI 系统提供了一个候选方案。
引用
@article{arxiv.2603.01160,
title = {Semantic XPath: Structured Agentic Memory Access for Conversational AI},
author = {Yifan Simon Liu and Ruifan Wu and Liam Gallagher and Jiazhou Liang and Armin Toroghi and Scott Sanner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.01160},
year = {2026}
}