展示LRAgent共享缓存机制的详细示意图

2026年2月5日

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首尔大学团队破解AI智能体内存瓶颈:让多个AI助手共享"记忆"提速2.5倍

首尔大学电子与计算机工程系的研究团队在2026年提出LRAgent方案,针对多智能体系统中内存占用与响应延迟的瓶颈展开攻关,提出了共享基础缓存与压缩个性化缓存的混合策略。

LRAgent:共享记忆的设计思路

LRAgent通过在智能体间复用底层表示并仅为个性化部分保留压缩缓存,显著减少重复存储,同时结合高效索引与检索机制实现快速记忆访问,从而提升整体吞吐与响应速度。

实验结果与性能提升

论文报告显示在多个评测场景下,系统吞吐量提升约2.46倍,首次响应时间缩短约4.44倍,内存使用降至原来的三分之一,证明该方法在资源受限环境中具有实用价值。

通过共享基础缓存并压缩个性化记忆,多个智能体可以在显著降低内存占用的同时保持高吞吐与快速响应。

“小墨”

适用场景与工程意义

该技术适合需要大量专用小型智能体并行工作的应用场景,如企业智能助手集群、在线客服与嵌入式协同系统,为大规模部署提供了可行的工程路径。

挑战与后续方向

研究指出在隐私保护、个性化一致性维护与跨模型互操作性方面仍需进一步探索,未来工作可结合压缩感知、安全多方计算与联邦学习等方法以增强实用性。

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