Memora: Biểu Diễn Bộ Nhớ Hài Hòa Cân Bằng Giữa Trừu Tượng Và Cụ Thể
Microsoft
Microsoft Research giới thiệu Memora, một hệ thống bộ nhớ tác nhân (agentic memory system) tách rời nội dung bộ nhớ phong phú khỏi các trừu tượng truy xuất nhẹ, đạt hiệu suất tiên tiến nhất trên các tiêu chuẩn ngữ cảnh dài trong khi sử dụng ít hơn tới 98% token. Hệ thống sử dụng các trừu tượng chính (primary abstractions) và mỏ neo tín hiệu (cue anchors) để cân bằng chi tiết và hiệu quả, cho phép các tác nhân AI duy trì sự cộng tác lâu dài.
Microsoft Research đã công bố Memora, một hệ thống bộ nhớ có khả năng mở rộng được thiết kế để khắc phục trạng thái phi trạng thái của các tác tử AI hiện tại. Memora tách biệt những gì được lưu trữ (nội dung bộ nhớ phong phú) khỏi cách truy xuất (các trừu tượng chính nhẹ và neo tín hiệu), giải quyết sự đánh đổi giữa tính cụ thể và tính trừu tượng. Hệ thống này đạt được kết quả tiên tiến nhất trên các chuẩn đánh giá LoCoMo và LongMemEval, vượt qua Mem0, RAG và suy luận toàn bộ ngữ cảnh trong khi sử dụng ít hơn tới 98% số token. Hệ thống đã được công bố tại ICML 2026 và mã nguồn của nó có sẵn trên GitHub. Thiết kế của Memora cho phép các tác tử duy trì sự cộng tác lâu dài bằng cách duy trì các bộ nhớ chi tiết và có thể truy cập được qua nhiều phiên.
Nguồn: Microsoft Research —
bản gốc