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论文解决了什么问题
从数据管理视角系统研究 agent memory：建立可比较的模块化分析框架与统一评测基准，量化不同记忆架构在任务效果、检索保真度、动态更新鲁棒性、长程稳定性与运行成本上的差异与边界。
核心方法
提出将 agent memory 分解为四个核心模块的分析框架：记忆表示与存储、记忆抽取、记忆检索与路由、记忆维护；在统一测试床下对 12 个代表性记忆系统与 2 个参考基线，跨 5 个 benchmark 工作负载（覆盖 11 个数据集）进行端到端评测，并对各模块策略进行受控的细粒度消融实验，同时测量索引构建时间与查询延迟等系统成本。
实验结论
- 没有单一记忆架构在所有场景占优；复合混合系统在对话 QA 领先，图方法在单跳事实回忆更强但时序推理较弱。
- 高结构化记忆系统的索引构建时间与查询延迟可比轻量存储高数个数量级，但未必带来成比例的精度提升。
适合谁阅读
构建或选型 agent memory 基础设施的研究者与工程师关注长程 agent、RAG 与上下文工程的系统方向研究者Agent 系统Benchmark / 评测系统基础设施
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- 作者信息暂未从原始元数据中确认
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2606.24775