La mémoire est apparue, et demeurera, une capacité centrale des agents fondés sur les modèles fondamentaux. Alors que la recherche sur la mémoire des agents progresse rapidement et suscite un intérêt sans précédent, le domaine s’est également progressivement fragmenté. Les travaux existants regroupés sous l’umbre de la mémoire des agents diffèrent souvent considérablement en termes de motivations, d’implémentations et de protocoles d’évaluation, tandis que la prolifération de termes liés à la mémoire mal définis a encore obscurci la clarté conceptuelle. Les taxinomies traditionnelles, telles que la mémoire à long ou à court terme, se sont révélées insuffisantes pour capturer la diversité des systèmes de mémoire des agents contemporains. Ce travail vise à offrir un état de l’art actualisé de la recherche en mémoire des agents. Nous commençons par préciser clairement le cadre de la mémoire des agents et à la distinguer de concepts connexes tels que la mémoire des grands modèles linguistiques (LLM), la génération augmentée par récupération (RAG) et l’ingénierie du contexte. Ensuite, nous examinons la mémoire des agents à travers les trois dimensions unificatrices de ses formes, fonctions et dynamiques. Du point de vue des formes, nous identifions trois réalisations dominantes de la mémoire des agents : la mémoire au niveau des tokens, la mémoire paramétrique et la mémoire latente. Du point de vue des fonctions, nous proposons une taxinomie plus fine qui distingue la mémoire factuelle, la mémoire expérientielle et la mémoire de travail. Du point de vue des dynamiques, nous analysons la manière dont la mémoire se forme, évolue et est récupérée au fil du temps. Pour soutenir le développement pratique, nous rassemblons une synthèse complète des benchmarks de mémoire et des cadres open source disponibles. Au-delà de la consolidation, nous formulons une perspective prospective sur les frontières émergentes de la recherche, notamment l’automatisation de la mémoire, l’intégration de l’apprentissage par renforcement, la mémoire multimodale, la mémoire multi-agents et les questions de fiabilité. Nous espérons que cette revue s’imposera non seulement comme une référence pour les travaux existants, mais aussi comme une base conceptuelle pour repenser la mémoire comme une primitive fondamentale dans la conception de l’intelligence agente de demain.