UIUC、清华等机构论文提出 Agent 记忆系统“记忆税”评估框架

UIUC、清华等机构的论文《Memory Tax》评估多款 Agent 记忆系统，发现许多方案在 LongMemEval、PersonaMem、MINT-Eval 上不如直接检索原始历史的朴素 RAG，且成本更高。研究将记忆系统价值拆分为 memory benefit 和 memory tax，并建议将原始历史检索与记忆结果合并重排以降低记忆税。代码与结果计划开源。