arXiv · cs.CL· Zedong Peng·· 6 天前精选AI 评分52
MemoryTax 论文：在 LoCoMo 对话上比较四种记忆方法与三个编码 Agent 的成本与准确率
MemoryTax: The Bitter Lesson of Agent Memory
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Zedong Peng
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29823v1
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AI 导读
arXiv 论文 MemoryTax 提出：当模型足够强、能自行搜索原始历史时，Mem0、Zep 这类预先设计的记忆系统是否仍有价值。作者在一段 LoCoMo 对话（419 轮、152 个问题）上测试四种记忆方法（full context、BM25、Mem0、Zep）和三个编码 Agent（Pi、Codex、Claude Code），每个单元搭配 GPT-4o-mini、GPT-6 Luna 和 Claude Opus 5.5 各跑一次。结果显示 Mem0 仅在 GPT-4o-mini 上胜过 full context，且其构建成本就超过一次 full context 推理；记忆系统还有由写入模型设定的上限。
推荐理由
论文用同一对话横向比较记忆系统与让模型自带工具搜索原始历史，给出成本与准确率的具体数据，可作设计取舍参考。
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