当你拿起手机，想让AI助手帮你完成一项复杂的任务时，比如先在淘宝和京东上比较AirPods Pro 2的价格，然后把便宜的那款加入购物车，最后把链接分享给微信好友，你会发现现在的AI助手往往力不从心。它们可能在前几步表现不错，但随着任务步骤的增加，就开始"健忘"了——明明刚才查到了两个平台的价格，转眼就忘记了哪个更便宜。
这种现象引起了一个由香港科技大学（广州）、香港科技大学、西安交通大学、香港城市大学、悉尼科技大学等多所知名院校组成的国际研究团队的关注。他们在2026年3月发表的最新研究中，深入分析了这个问题的根本原因，并提出了一种名为"锚定状态记忆"（Anchored State Memory，简称ASM）的解决方案。这项研究成果发表在计算机视觉领域的顶级会议上，论文编号为arXiv:2603.18429v1。
想象一下人类是如何完成复杂任务的。当我们要完成上述比价购物任务时，大脑会自动记住几个关键节点：淘宝上的价格是多少，京东上的价格是多少，哪个更便宜。这些"关键信息点"就像锚一样，稳定地固定在我们的记忆中，帮助我们在后续步骤中做出正确决策。然而，现有的AI系统在处理长任务时，要么试图记住所有细节（就像把整个图书馆都搬进大脑），要么只保留粗略的总结（就像只记住"我去过图书馆"），都无法准确保存和使用这些关键信息。
为了彻底研究这个问题，研究团队首先构建了一个名为"AndroTMem-Bench"的测试平台。这个平台就像一个专门设计的"考场"，包含了1069个需要多步骤完成的手机操作任务，平均每个任务需要32.1步操作，最多的甚至达到65步。这些任务都有一个共同特点：后面的步骤必须依赖前面步骤获得的信息才能正确完成。比如，只有先在两个购物平台都查到价格，才能决定把哪个商品加入购物车。
通过在这个测试平台上评估12个不同的AI系统，研究团队发现了一个令人惊讶的规律：无论是开源还是闭源的AI模型，无论是谷歌的Gemini还是OpenAI的GPT系列，它们的表现都随着任务长度的增加而急剧下降。更重要的是，这种下降主要不是因为AI看不懂屏幕内容或不知道该点击哪个按钮，而是因为它们无法有效地记住和使用之前获得的重要信息。
这就好比一个人患了特殊的健忘症：他能清楚地看到眼前的景象，也知道下一步该做什么，但就是记不住几分钟前发生的关键事情。研究团队通过详细分析发现，现有AI系统在长任务中主要面临四种"记忆障碍"：一是重要信息丢失，比如忘记了之前查到的价格；二是信息混乱，比如把淘宝的价格错误地关联到了京东的商品上；三是上下文漂移，比如忘记了当前正在进行什么任务；四是进度验证失败，比如不确定某个步骤是否已经成功完成。
基于这些发现，研究团队提出了"锚定状态记忆"这一创新解决方案。这种方法的核心思想是让AI系统像人类一样，只记住任务中的关键节点信息，而不是试图记住每一个细节。这些"锚点"包括六种类型：子目标完成（比如"已在淘宝查到价格"），状态转换（比如"进入了支付页面"），依赖关系（比如"这个价格将用于后续比较"），异常处理（比如"关闭了弹出广告"），上下文信息（比如"用户选择的联系人是Alice"），以及任务完成（比如"商品链接已发送"）。
更巧妙的是，这套系统还会建立这些锚点之间的因果关系。就像在大脑中用看不见的线把相关记忆连接起来一样，当AI需要做决策时，它可以快速找到相关的历史信息，而不必翻遍整个"记忆库"。
实验结果令人鼓舞。在各种测试场景中，使用锚定状态记忆的AI系统比传统方法的成功率提高了5%到30%不等。特别是在那些需要跨应用协作的复杂任务中，改进效果更加明显。这就像给一个健忘的助手配备了一个智能笔记本，不仅记录关键信息，还能在需要时快速翻到正确的页面。
这项研究的意义远不止于技术改进。随着我们越来越依赖AI助手来处理日常事务，从简单的查询到复杂的多步骤操作，这种"记忆力"的提升将直接影响用户体验。试想，未来你可以对手机说："帮我订一张下周末去上海的高铁票，选择下午2点后的班次，如果没有座位就改订飞机票，然后把行程分享给我的家人。"而AI助手真的能一步步完成，而不是在中途"断片"。
当然，这项技术目前还处于研究阶段，距离大规模应用还有一段距离。研究团队也坦诚地指出了当前方法的局限性：比如它主要针对单次任务设计，还无法处理跨越数天的长期任务，也没有充分考虑应用界面变化或内容更新对任务执行的影响。但是，这项工作为AI系统的"记忆机制"研究开辟了新的方向，为我们提供了一个理解和改进AI长期任务执行能力的新视角。
从更广阔的角度来看，这项研究触及了人工智能发展的一个核心问题：如何让机器具备类似人类的认知能力。记忆不仅仅是信息存储，更是智能行为的基础。当AI系统能够像人类一样选择性地记住关键信息，并在需要时灵活调用，它们就向真正的智能助手又迈进了一大步。正如研究团队所说，他们希望这项工作能够为构建可靠、可扩展的长期AI助手奠定基础，让人工智能真正成为我们日常生活中不可或缺的智能伙伴。
Q&A
Q1：什么是锚定状态记忆技术？
A：锚定状态记忆是香港科技大学团队提出的一种AI记忆机制，它让AI系统像人类一样只记住任务中的关键节点信息，比如查到的价格、完成的步骤等重要状态，而不是试图记住所有细节。这些关键信息像锚一样固定在记忆中，并建立相互关联，帮助AI在长任务中做出正确决策。
Q2：现在的AI手机助手为什么完成不了复杂任务？
A：主要问题是记忆障碍。当任务步骤超过20-30步时，AI会出现四种典型问题：重要信息丢失、信息关联错误、忘记当前任务目标、无法确认步骤是否完成。这就像患了健忘症，能看懂当前屏幕但记不住之前的关键信息，导致后续决策出错。
Q3：锚定状态记忆技术什么时候能用到我们的手机上？
A：目前这项技术还处于研究阶段，距离商用还需要时间。研究团队目前主要验证了技术可行性，提升了AI长任务成功率5%-30%，但要真正应用到日常手机助手中，还需要解决跨天任务、应用界面变化等实际问题。预计未来几年内会有相关应用出现。
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