Zedong Peng · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29823 · open-access PDF
Các hệ thống bộ nhớ đại lý như Mem0 và Zep quyết định phải giữ gì trước khi bất kỳ câu hỏi nào đến; các đại lý mã hóa giữ lại lịch sử thô và cho phép mô hình tìm kiếm nó với các công cụ của riêng mình. Chúng tôi hỏi liệu bộ nhớ thiết kế vẫn giúp khi mô hình đủ mạnh để tìm kiếm cho chính nó. Trên một cuộc trò chuyện LoCoMo (419 lượt, 152 câu hỏi), chúng tôi chạy bốn phương pháp bộ nhớ (toàn ngữ, BM25, Mem0, Zep) và ba đại lý mã hóa (Pi, Codex, Claude Code), mỗi với GPT-4o-mini, GPT-6 Luna và Claude Opus 5.5, và ghi lại chi phí mỗi lần triển khai.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Agent memory systems such as Mem0 and Zep decide what to keep before any question arrives; coding agents keep the raw history and let the model search it with its own tools. We ask whether designed memory still helps once the model is strong enough to search for itself. On one LoCoMo conversation (419 turns, 152 questions), we run four memory methods (full context, BM25, Mem0, Zep) and three coding agents (Pi, Codex, Claude Code), each with GPT-4o-mini, GPT-6 Luna and Claude Opus 5.5, and record what every rollout costs. This is a short empirical study, with one conversation and one run per ce
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.29823, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange