As equipes da Universidade de Cambridge e da Universidade de Chicago lançam o DecentMem open-source, aumentando a precisão de multiagentes em 24% enquanto reduzem pela metade o consumo de tokens

De acordo com Beating, pesquisadores da Universidade de Cambridge e da University of Chicago open-sourced DecentMem, um framework de memória multiagente que substitui a memória global compartilhada por memória privada descentralizada. Sistemas tradicionais com memória compartilhada fazem com que os agentes convirjam para trajetórias de decisão semelhantes depois de lerem o mesmo contexto, eliminando vantagens de colaboração. O DecentMem mantém uma memória dual-pool específica do agente: um pool de experiências que armazena reflexões históricas e um pool de exploração que gera novas estratégias candidatas. Testes no AutoGen, DyLAN e AgentNet mostram que o DecentMem atinge 8,6% de melhoria média sobre baselines centralizados, com ganhos máximos de 23,8%, reduzindo o consumo de tokens em 50%. No framework DyLAN, que enfatiza negociação livre, a velocidade de convergência melhorou 2,5x com 60% menos rodadas de iteração.
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