arXiv 自然语言处理· Wujiang Xu, Jiaojiao Han, Xi Zhu, Qizheng Zhang, Kaiqu Liang, Yutong Yin, Kai Mei, Dimitris N. Metaxas·· 5 小时前AI 评分38
FlexA-Mem：面向 LLM 智能体的预算自适应记忆机制
FlexA-Mem: Budget-Adaptive Agentic Memory for LLM Agents
AI 导读
FlexA-Mem 提出一种面向 LLM 智能体的通用记忆机制，将历史写入不可变存储，每次调用无需额外 LLM 计算即可渲染紧凑时间线与匹配细节。在 4k 预算的 AppWorld 任务中其表现优于次优方法 11.5%，并在 147 项任务中比带摘要的 A-Mem 提升 12.2%。该系统在 LongMemEval 与 LoCoMo 上可媲美专用关键词检索器，相关代码已开源。
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