研究突破
新世代 Agentic Memory 框架 MRAgent：每查詢僅耗 118K tokens，遠勝 LangMem 的 3.26M
New agentic memory framework uses 118K tokens per query. LangMem burns through 3.26M.
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VentureBeat AI2026-06-26
摘要
新加坡國立大學研究團隊推出 MRAgent，針對 AI Agent 在長程推理中容易遭遇的上下文窗口耗盡與檢索噪音問題，提出動態記憶發展機制。與傳統靜態的「檢索後推理」不同，MRAgent 能根據累積證據動態調整記憶結構，大幅降低 Token 消耗並提升訊號品質。這項突破有望解決當前 AI Agent 在長期任務中效率低下的核心痛點。
●開發者：可關注動態記憶架構以優化 Agent 效能與成本
●投資人：AI Agent 基礎設施領域的技術迭代值得留意
●一般用戶：未來 AI 助手將更擅長處理複雜長期任務且反應更精準
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