Zero-Mem: LLM-Agenten ohne Token für Speicheroperationen

Zero-Mem: Zero-Token Memory Operations for LLM Agents

LLM-Agenten benötigen Gedächtnis für konsistentes Handeln, doch viele Systeme verbrauchen zusätzliche LLM-Aufrufe und Token für Speicheroperationen. Zero-Mem führt Null-Token-Speicheroperationen ein: Nur der finale QA-Reader ruft ein LLM auf. Die Methode organisiert Interaktionsspuren in einem Entitäts-Kontext-Graphen und einer temporalen Hierarchie, gewichtet beide Sichten pro Query und nutzt deterministische Kalibrierung. In Benchmarks reduziert Zero-Mem die Zeitkosten für Speicheroperationen um 57,6 % gegenüber der schnellsten Baseline und zeigt, dass strukturiertes Agentengedächtnis keine Zwischenrepräsentation erzeugen muss.