Tencent ouvre le code source du système de mémoire d’agent, réduisant l’utilisation des tokens jusqu’à 61 %

Selon Beating, Tencent Cloud a récemment open-sourcé TencentDB Agent Memory, un moteur de mémoire local-first pour les agents IA. Le système réduit la consommation de jetons de 61% dans des workflows complexes — en faisant passer l’utilisation de 221,31 millions à 85,64 millions dans des tâches WideSearch — tout en améliorant les taux d’achèvement des tâches de 51,52%. Le moteur utilise une architecture de mémoire en couches qui sépare la mémoire long terme (conversations, faits atomiques, extraits de scénarios et profils utilisateurs) de la mémoire de tâches à court terme, avec des journaux externalisés et des tâches visualisées via des diagrammes Mermaid pour une récupération efficace.

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