CALMem : Application-Layer Dual Memory for Conversational AI
CALMem：对话 AI 的应用层双内存架构
🧭 应用层记忆架构 · 情景与语义双检索 ★ 深度解读
Infosys Limited
纯应用层双内存（情景+语义）实现无模型改动的近乎无限上下文，并通过 token 自适应注入恢复会话连续性。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在客服 agent 或购物助手中，可借鉴语义记忆显式存储用户偏好、情景记忆基于向量检索历史交互，二者互补恢复上下文。
- 采用 token 预算自适应注入，按上下文填充率动态控制注入量，避免记忆注入反而加速窗口溢出，适合长会话电商场景。
- 嵌入搜索使用内存缓存（Vec）减少 I/O，毫秒级延迟可忽略，适合需要低延迟的实时对话推荐系统。
- 纯应用层实现，不改模型、零回归开关，方便在现有 LLM 产品中渐进式迭代和灰度实验。