Tencent mở nguồn hệ thống ghi nhớ Agent, OpenClaw tiết kiệm tối đa 61% Token

robot
Đang tạo bản tóm tắt

AIMPACT Tin nhắn, ngày 14 tháng 5 (UTC+8), theo theo dõi động Beating, nhóm cơ sở dữ liệu Tencent Cloud đã dành 6 tháng để chuyên môn giải quyết vấn đề mất trí nhớ trong cuộc trò chuyện dài, gần đây chính thức mở nguồn TencentDB Agent Memory. Đây là một bộ động cơ ghi nhớ ưu tiên cục bộ dành cho AI Agent, mặc định sử dụng SQLite + sqlite-vec làm backend cục bộ, có thể cài đặt như plugin OpenClaw, cũng hỗ trợ Hermes Gateway tích hợp. Nó không phải là đưa trực tiếp lịch sử đối thoại vào kho dữ liệu vector, mà là chia nhỏ ghi nhớ thành hai bộ cấu trúc. Ghi nhớ dài hạn theo từng lớp L0 đối thoại gốc, L1 thực thể nguyên tử, L2 phân đoạn cảnh, L3 hồ sơ người dùng; ghi nhớ nhiệm vụ ngắn hạn thì đưa nhật ký công cụ dài dòng ra ngoài file refs, viết tóm tắt bước vào jsonl, rồi dùng Mermaid để giữ lại cấu trúc nhiệm vụ và chỉ mục nút. Trong các quy trình phức tạp trên 30 bước, Agent thường chỉ đọc sơ đồ Mermaid nhẹ, khi cần kiểm tra chi tiết thì quay lại nhật ký gốc theo node_id. Tiêu chuẩn chính thức cho thấy, sau khi tích hợp OpenClaw, tiêu thụ Token của nhiệm vụ WideSearch giảm từ 221.31 triệu xuống còn 85.64 triệu (giảm 61.38%), tỷ lệ thành công tăng 51.52%. Trong đánh giá ghi nhớ dài hạn PersonaMem, độ chính xác tăng từ 48% lên 76%. Giá trị của thiết kế này là nó không dùng tóm tắt một lần để nuốt hết chi tiết lịch sử, mà giữ lại toàn bộ đường dẫn từ hình dung cao cấp, khung nhiệm vụ đến nguyên bản dưới cùng. (Nguồn: BlockBeats)

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Đã ghim