M3-Agent 是由字节跳动（ByteDance）的 Seed 团队于 2025 年 8 月 14 日推出的一种多模态智能体框架，旨在推动 AI 在智能化发展方面的突破。该系统首次使 AI 具备了类似人类的长期记忆和推理能力，标志着 AI 助手在智能化发展方面迈出了重要一步 。
核心特点与技术架构
1. 双线程认知架构
M3-Agent 采用双线程认知架构，包括“记忆化工作流”和“控制工作流”。这种架构允许 AI 在后台持续观察环境并形成记忆，同时在前台根据记忆进行多轮推理，从而实现类似人类的“看见、听见、记住、思考”的能力 。
2. 记忆机制
M3-Agent 模拟了人类的记忆机制，建立了“情节记忆”和“语义记忆”两种不同类型的记忆存储。它能够识别不同感官信息之间的联系，例如脸部特征与声音的对应关系，从而对人物的认知更加完整和一致 。此外，M3-Agent 为每个重要实体（如人物、物品或概念）建立专门的“档案夹”，确保认知的一致性和完整性 。
3. 多轮推理机制
M3-Agent 在处理用户问题时，不会简单地搜索一次记忆，而是进行多轮深度推理。这种推理过程模拟了人类解决问题时的思维过程，能够根据已有信息逐步调整搜索策略，最终得出答案 。
4. 评测基准
为了评估 M3-Agent 的长期记忆和推理能力，研究团队开发了 M3-Bench 评测基准，包含 1029 个长视频和 6381 个问答对，涵盖了多模态、多任务和多维度的评测内容 。
应用与意义
M3-Agent 的推出为 AI 助手的智能化发展开辟了新方向，展示了 AI 在长视频理解、多模态推理和长期记忆方面的突破性进展。它不仅提升了 AI 在复杂任务中的表现，还为未来 AI 与人类更深层次的互动提供了可能 。
相关技术与模型
M3-Agent 的开发还涉及多个技术领域，包括多模态模型（如 Qwen2.5-Omni）、强化学习、记忆合成策略等。此外，字节跳动还开源了 M3-Agent-Control 模型，进一步推动了 AI 技术的开放与共享 。
总结
M3-Agent 是一个具有里程碑意义的 AI 智能体框架，它通过双线程认知架构、记忆机制和多轮推理能力，实现了 AI 在长期记忆和推理能力上的突破。其技术成果不仅推动了 AI 助手的智能化发展，也为未来 AI 与人类的深度互动提供了新的可能性。