Kiến trúc Agent Zero Memory giúp giảm 30 lần chi phí truy vấn LLM, đạt benchmark mới 95,60%

Kiến trúc Agent Zero Memory của Ming Wu và Pengyuan Zhu giúp cải thiện khả năng ghi nhớ dài hạn cho các LLM agent bằng cách chia bộ nhớ thành ba hệ thống tìm kiếm song song. Framework này vận hành một dòng thời gian sự kiện, một đồ thị tri thức thực thể-sự kiện và một bộ nhớ tài liệu lưu trữ các sự thật bền vững, giúp đạt 95,60% trên LongMemEval và 93,60% trên LoCoMo. Thử nghiệm trên 8 mô hình nền tảng cho thấy độ chính xác tăng thêm 3,4 điểm và chi phí cho mỗi truy vấn giảm tới 30 lần. Quy trình truy xuất bắt đầu với một intent gate và source router để thu hẹp phạm vi tìm kiếm. Cơ chế "citation lock" đảm bảo các câu trả lời chỉ trích dẫn những bằng chứng mà người đọc thực sự đã mở, trong khi các nguồn thô được lập chỉ mục giúp ngăn mất dữ liệu khi quá trình trích xuất gặp lỗi.