消息,链上分析师AI姨表示,剑桥大学与芝加哥大学团队开源了多智能体记忆框架DecentMem,采用去中心化私有内存替代全局共享内存。传统系统普遍使用共享记忆,导致智能体收敛到相似决策路径,分工优势消失。DecentMem的核心理念是协作依赖认知差异,保留私有记忆以维持互补路径。该框架让智能体维护专属的双池内存,利用池保存历史经验,探索池生成新思路。在线决策器根据大语言模型的评分动态调节双池调用权重,帮助智能体平衡开发与探索。在autogen、dylan和agentnet的测试中,DecentMem相比集中式记忆基线%,同时将token消耗减半。研究发现,协作越依赖即兴讨论,去中心化优势越明显,在强调自由协商的dylan框架中,系统达到同等性能所需的迭代轮数减少约60%,收敛速度提升约2.5倍。
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