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腾讯云Agent Memory节省61% Token提升52%成功率的诀窍：Mermaid无限画布×上下文卸载

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腾讯云NoSQL技术
发布于 2026-05-26 11:05:34
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产品已全球开源

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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目录
  • 一、压缩的艺术
    • 1.1日常生活中的语言压缩
    • 1.2极致压缩：大模型能理解什么样的"符号"
  • 二、Mermaid 无限画布：突破物理窗口的认知空间
    • 2.1 从“压缩单条信息”到“组织任务结构”
    • 2.2什么是 Mermaid 图：一种模型可读写的符号化图语言
    • 2.3 为什么 Mermaid 适合作为任务画布
    • 2.4载体选型：Flowchart vs StateDiagram
    • 2.5从图到画布：把离散摘要组织成任务拓扑符号化
    • 2.6不是无限上下文，而是无限可达空间
    • 2.7画布如何承载长任务：任务状态的外部化
    • 2.8 Agent 如何使用画布：层次化注意力机制
  • 三、TencentDB Agent Memory 的短期记忆压缩方案
    • 3.1 什么是上下文卸载？
    • 3.2 为什么单独用上下文卸载或无限画布都不够？
    • 3.3记忆的折叠：从工具结果到任务画布的具体实践
    • 3.4记忆的展开：从任务画布回到原始证据的具体实践
  • 四、实验设计与结果
    • 4.1 实验设计：把多个任务串成超长 Session
    • 4.2 总体结果：Token 降低的同时，任务完成率没有下降
    • 4.3 SWEbench：代码任务中同时提升完成率与 Token 效率
    • 4.4 Toolathlon：复杂长任务中，通过率从 20% 提升到 35%
    • 4.5 WideSearch：网页搜索任务中 Token 节省最明显
    • 4.6 AA-LCR：长文总结与分析中，总 Token 节省 31%
    • 4.7 消融实验：MMD的作用验证
    • 4.8实验分析小结
  • 五、产品落地与开源
    • 5.1 短期记忆压缩：适合长任务和高工具调用场景
    • 5.2 长期个性化记忆：让 Agent 复用用户偏好
    • 5.3产品化与开源计划
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