共享记忆正在毁掉多智能体？DecentMem 准确率提升 24% 还省下一半 Token

6 月 14 日，在多智能体（multi-agent）系统中，共享记忆原本被认为是提升协作效率的重要机制，但最新研究指出，这种设计可能反而引入信息污染与上下文干扰问题，导致整体推理稳定性下降。针对这一问题，DecentMem 提出了一种更结构化的记忆管理方式，通过对记忆进行筛选、压缩与分层调用，减少无关信息在智能体之间传播，从而降低噪声干扰。实验结果显示，该方法在多智能体任务中可将整体准确率提升约 24%，同时减少约一半 Token 消耗，意味着在提升性能的同时显著降低推理成本。业内认为，这一方向可能对未来 Agent 架构设计产生影响。(深潮 TechFlow)