论文精选72°

Agent Memory 系统表征:长时任务工作负载的代价与设计启示

Agent Memory: Characterization and System Implications of Stateful Long-Horizon Workloads

精选理由

做智能体系统架构的团队终于有了第一份记忆系统性能基准——10 条设计建议直接指导工程决策,建议做 Agent 框架或记忆中间件的开发者点开细读。

AI 摘要

该论文首次对 LLM 智能体的记忆系统进行系统性表征,提出了面向系统的四轴分类法,并构建了阶段感知的性能分析工具。研究覆盖了 10 个代表性记忆系统在两个基准套件上的行为,揭示了设计选择如何影响写入和读取路径的代价。最终给出了 10 条系统设计建议,涵盖构建调度、能力下限、查询量摊销、新鲜度-延迟权衡及集群管理。这项工作为构建高效、可扩展的长期记忆智能体提供了关键指导。

AI 翻译 · 中文

该论文首次对 LLM 智能体的记忆系统进行系统性表征,提出了面向系统的四轴分类法,并构建了阶段感知的性能分析工具。研究覆盖了 10 个代表性记忆系统在两个基准套件上的行为,揭示了设计选择如何影响写入和读取路径的代价。最终给出了 10 条系统设计建议,涵盖构建调度、能力下限、查询量摊销、新鲜度-延迟权衡及集群管理。这项工作为构建高效、可扩展的长期记忆智能体提供了关键指导。

arXiv cs.AILLM agents are increasingly deployed on long-horizon tasks requiring sustained reasoning over extended interaction histories. Realizing this at scale requires agents to persistently store, retrieve, and update their own