arXiv · cs.CL· Xinyu Zhang·· 1 天前精选AI 评分65
AgentMemRec：用推荐系统方法设计 LLM 智能体长期记忆
Agent Memory as Recommendation: Recommender-System Design for Long-Term Memory of LLM Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Xinyu Zhang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.34673v1
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AI 导读
论文提出 AgentMemRec，把智能体记忆选择形式化为预算化 slate 推荐，从推荐系统借鉴候选生成、排序与 slate 构造，全程零 LLM 调用。在 LongMemEval 多会话问题上比 A-Mem、HippoRAG 2、DynamicRAG、T-Mem 高 10 到 31 个百分点准确率，以 3.2 倍更低的服务成本比肩每查询 64 次 LLM 调用的重排器，并在 LoCoMo 上写入时零 LLM 调用超过 Mem0 和 Zep。
推荐理由
论文把智能体记忆选择形式化为预算化 slate 推荐，给出可复用的分阶段设计框架，并在 LongMemEval 等基准上量化了各组件贡献。
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