Filesystem-Based Memory for LLM Agents: Organization, Evolution, and Sustainability
基于文件系统的LLM智能体记忆：组织、演化与可持续性
🧭 Agent记忆系统设计与评估
University of Illinois Urbana-Champaign · University of California San Diego · University of California Merced · Adobe Research · Texas A&M University
系统探索文件系统记忆，证明组织能显著降低检索成本，但难以维持且无法直接提升答案质量
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建客服/导购Agent记忆时，可直接采用文件系统存储用户历史与知识，利用层次化目录降低大规模记忆的检索token成本（实验中减半）。
- 将记忆管理拆分为专门的管理智能体，定期合并、更新记忆文件，避免记忆膨胀；但需选用强模型（如GPT-4级）作为管理智能体，否则组织会逐渐恶化。
- 工具集设计对记忆结构影响不亚于模型本身，应提供可靠的沙盒文件操作环境（ls, grep, cat等），暴露清晰的读写接口，让Agent自主组织。
- 当前阶段，过度追求完美组织不一定提升下游任务准确率，可优先优化检索效率，待基础能力成熟后再探索组织与答案质量的联动。