Is Complex Agentic Memory Always Needed? Naive RAG Is Stronger Than We Thought
复杂 Agentic Memory 是否总是必要？朴素 RAG 比我们想的更强
🧭 长对话记忆中朴素 RAG 基线对比复杂 Agentic Memory
Xi'an Jiaotong University · Shanghai Jiao Tong University · Zhejiang University · The Chinese University of Hong Kong
在长对话理解中，基于原始历史的朴素 RAG 在多数基准上超越复杂 agentic memory，并揭示保留原始信息的重要性
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商客服、用户 long-term profile、Agent 对话等场景，可以先实现朴素 RAG：直接对原始历史做 dense retrieval + reranking，再交给 LLM 生成回答，工程成本远低于构建复杂记忆系统，却可能获得更高准确率。
- 保留原始交互序列和日志很重要。复杂记忆转换（如 summary、知识图谱、记忆更新）会引入信息损失，导致后续推导所需的依赖路径丢失；在推荐/客服场景应保留 raw evidence 作为检索源。
- 证据覆盖率比单条证据利用率更关键。朴素 RAG 可能检索到更多冗余但相关证据，即使部分证据未被 LLM 充分利用，也能通过提升 recall 来弥补 precision 的不足，因此评估记忆系统时不要只优化 top-k 精度。
- 重排序在 raw-history RAG 中是有效的 trick：先 dense retrieval 提高 recall，再用 reranker 压榨 top-k 质量，可以在低 ingestion 成本下达到甚至超越复杂记忆的表现。