Ця стаття представляє OmniMem, уніфіковану багатомодальну структуру пам'яті, виявлену за допомогою автономного дослідницького конвеєра, розроблену для значного покращення продуктивності агентів ШІ з безперервним навчанням. Вона вирішує критичну проблему збереження, організації та відтворення багатомодального досвіду протягом тривалих часових горизонтів, демонструючи можливості, що виходять за рамки традиційного AutoML, шляхом зосередження на архітектурних змінах, виправленнях помилок та інженерії підказок.