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As equipas da Universidade de Cambridge e da Universidade de Chicago lançam em open-source o DecentMem, aumentando a precisão de agentes múltiplos em 24% enquanto reduzem para metade o consumo de tokens

GateNews
Agente de IA
De acordo com Beating, investigadores da Universidade de Cambridge e da Universidade de Chicago disponibilizaram em código aberto o DecentMem, uma framework de memória multi-agente que substitui a memória global partilhada por memória privada descentralizada. Sistemas tradicionais com memória partilhada fazem com que os agentes convirjam para trajetórias de decisão semelhantes após lerem o mesmo contexto, eliminando as vantagens da colaboração. O DecentMem mantém uma memória dual em dois níveis específica para cada agente: uma pool de experiências que armazena reflexões históricas e uma pool de exploração que gera novas estratégias candidatas. Os testes no AutoGen, DyLAN e AgentNet mostram que o DecentMem alcança uma melhoria média de 8,6% face a bases centralizadas, com ganhos máximos de 23,8%, ao mesmo tempo que reduz o consumo de tokens em 50%. Na framework DyLAN, que dá ênfase à negociação livre, a velocidade de convergência melhorou 2,5x com 60% menos rondas de iteração.
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