双过程记忆架构让科学智能体突破上下文窗口限制

本文提出一种双过程记忆架构，将即时情景记忆（固定10条消息窗口）与长期知识（约3 tokens/消息增长）解耦，解决LLM在科学协作中的上下文窗口饱和问题。在15,000条消息、跨6个模型（OpenAI、Anthropic、Google）的1,440次查询评估中，该架构在10,000条消息时仍保持70-85%准确率，延迟1-2秒，且比全上下文模型节省62% tokens。研究发现双过程架构在数值/时间查询上表现优异（65-90%准确率），而RAG在历史检索上更优（60-85%），并揭示了合成测试与现实工作流之间的“模拟到现实”差距。该架构成功管理了14,000+科学事实（125k tokens），证明领域特定记忆整合可支持超长上下文持续运行。