Microsoft Research представляет Memora, масштабируемую агентную систему памяти, предназначенную для баланса между абстракцией и спецификой в задачах ИИ с длительным горизонтом. Система разделяет богатое содержание памяти и легкие структуры поиска, устанавливая новые рекорды на бенчмарках при использовании до 98% меньше контекстных токенов.
- Memora разделяет то, что хранится (богатое содержание памяти), от того, как оно извлекается (легкие абстракции и якоря подсказок).
- Каждая запись памяти состоит из основной абстракции (6–8 слов) для поиска на основе вложений и значения памяти, содержащего полные детали.
- Якоря подсказок предоставляют гибкие, учитывающие контекст теги как альтернативные пути доступа к памяти без жестких онтологий.
- Система превосходит Mem0, RAG и полный контекстный вывод на бенчмарках LoCoMo и LongMemEval.
Этот подход разрешает компромисс между сохранением детализации и эффективной организацией памяти, позволяя агентам ориентироваться в своей истории без перечитывания всего разговора.