剑桥&芝加哥大学开源DecentMem：去中心化内存让多智能体协作效率提升24%
剑桥大学与芝加哥大学团队开源多智能体记忆框架DecentMem，用去中心化私有内存替代传统的全局共享内存。研究发现共享记忆会导致智能体收敛到相似决策路径，而DecentMem通过保留每个智能体的私有记忆来维持认知差异。在AutoGen、DyLAN和AgentNet的测试中，DecentMem相比集中式记忆基线平均提升8.6%，最佳场景下提升23.8%，同时Token消耗减半。
为什么重要：DecentMem从底层架构上解决了多智能体系统"分工失效"的核心难题，为更高效的AI Agent协作网络铺平了道路。