arXiv · cs.CL· Aoting Zeng·· 7 天前AI 评分48
Memory as Code：用代码化抽象与声明式检索统一 LLM 智能体长期记忆
Memory as Code: Declarative Retrieval over Codified Long-Term Memory
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Aoting Zeng
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.27700v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出 Memory as Code（MaC）框架，通过统一的代码抽象联合设计 LLM 智能体的记忆构建与检索。MaC 采用原子函数层、关系层到模块组合层的三层可执行记忆结构，并将检索改为对记忆的声明式查询处理。在 LoCoMo 和 LongMemEval 上，相对各设置下最强基线，LLM-judge 整体准确率最高提升 15.91%，同时大幅降低 token 消耗。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org