Zero-Mem: Zero-Token Memory Operations for LLM Agents

  • 类型：arxiv
  • 标识：2607.29377
  • 链接：https://arxiv.org/abs/2607.29377
  • 主分类：agent
  • 形态：method
  • 被引：3
  • 被引来源：Semantic Scholar
  • S2被引：3
  • OpenAlex被引：0
  • 影响力被引：1
  • TLDR：The results show that structured agent memory need not generate an intermediate representation of the past, and Zero-Mem achieves competitive performance while eliminating LLM calls and LLM-token consumption from memory operations.
  • OpenAlex ID：W7172301208
  • OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.29377
  • DOI：10.48550/arxiv.2607.29377
  • DOI来源：OpenAlex
  • 开放获取：green
  • 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.29377
  • OpenAlex更新：2026-08-29
  • 待LLM分类：否
  • 标题中文：标题 -> 标题中文：Zero-Mem：面向 LLM Agent 的零 token 记忆操作
  • TLDR中文：结果表明结构化 agent 记忆无需生成过去的中间表示，Zero-Mem 在消除记忆操作中 LLM 调用与 LLM-token 消耗的同时取得具有竞争力的性能
  • 来源文件：
  • /inbox/tom/_candidates/2026-08-05-agent-rag-longcontext-candidates.json
  • [S2 enrich]
  • [OpenAlex backfill]