UIUC 新论文《Memory Tax》将 11 个开源 agent 记忆系统和朴素 RAG 放在一起对比，99 组对比里，只有 9 组超过了直接从原始对话… · @MingTian685474 · TwKit

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UIUC 新论文《Memory Tax》将 11 个开源 agent 记忆系统和朴素 RAG 放在一起对比，99 组对比里，只有 9 组超过了直接从原始对话里检索的 RAG 作者把记忆加工带来的损失叫做“记忆税”，也就是论文题目的由来。税主要来自两处：信息在加工过程中丢失了，或者信息还在，但被拆碎、改写后检索不到了 作者把同一套分析搬到了另外两类记忆（经验记忆和世界模型记忆）上时，结论一致：记忆税普遍存在，只是大小取决于任务 由此作者对现有记忆系统给出三条建议： 1. 检索记忆时顺手检索原始对话 2. 让记忆记住自己是怎么记的：可以试着把 query、找到的证据以及检索路径也写入记忆，下次遇到类似的需求就能一步检索到 3. 预测未来会问什么：可以根据用户的兴趣和习惯估计哪些信息值得加工，提前构建，类似于一个隐式推荐系统 论文链接：https://arxiv.org/html/2610.34073v1

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