Jev-Mem 架构让 Agent 记忆构建快 6.6 倍,查询延迟降 36.7%
omarsar0 · x · 2026-09-26
一篇关于 AI Agent 记忆层的报告提出新架构 Jev-Mem,灵感来自 System-One/System-Two 双系统认知。
核心设计:
- 用一个轻量控制器负责记忆决策:写入时分配记忆类型与关系;读取时处理路由、检索预算、图遍历、打分与停止
- LLM 只在最终推理和写答案时被调用,大幅降低开销
性能数据:
- 记忆构建速度提升 6.6 倍,查询延迟降低 36.7%(平均查询延迟 0.93 秒)
- LoCoMo 上综合得分 0.777(LLM judge),相对最强基线提升 11%
- 记忆构建耗时 158 秒
对关心 agent 记忆层延迟的人来说是一篇值得周末细读的报告。
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