2026-05-14 16:34 UTC+8站內改寫3 分鐘閱讀更新: 2026-06-30 21:03 UTC+8

騰訊開源 Agent 記憶技術方案，Token 消耗最高降低 61%

騰訊雲正式開源 TencentDB Agent Memory，針對 Agent 長任務場景提供記憶壓縮能力，可降低高達 61% 的 Token 消耗，並將任務成功率提升最高 51%。該方案包括 Mermaid 任務畫布和上下文解除安裝等核心功能，支援主流Agent框架一鍵部署。

來源量子位作者: 鱼羊

文章情報

工程師進階

要點

騰訊開源 TencentDB Agent Memory，在多工連續 Session 中 Token 消耗最高降低 61%，任務成功率最高提升 51%。
核心能力包括 Mermaid 任務畫布（結構化任務圖）和上下文解除安裝（將原始資訊移至外部儲存）。
還包含長期個性化記憶模組，將 Agent 對使用者畫像的理解準確率從 48% 提升至 76%。
支援 OpenClaw、Hermes 等主流 Agent 框架，可透過一行命令安裝，無需額外配置資料庫。

為什麼重要

這條新聞值得關注，因為騰訊開源 TencentDB Agent Memory，在多工連續 Session 中 Token 消耗最高降低 61%，任務成功率最高提升 51%。

技術影響

可能影響模型選型、推理成本、產品能力和評測基準。

本面板由 AI 生成，經人工審核。

騰訊開源 Agent 記憶技術方案，Token 消耗最高降低 61% – 量子位

騰訊開源 Agent 記憶技術方案，Token 消耗最高降低 61%

魚羊 2026-05-14 16:34:30

來源：量子位

任務成功率最高提升 51%。

5月14日，據騰訊雲公眾號訊息，騰訊正式面向全球開源 TencentDB Agent Memory ，針對Agent 長任務場景提供長期和短期記憶壓縮能力，支援 OpenClaw、Hermes 等主流 Agent 框架一鍵部署。在多工連續 Session 實驗中，該方案最高可降低 61% Token 消耗，並將任務成功率最高提升 51%。

當前，Agent 在程式碼開發、網頁搜尋、研究分析等場景中的任務鏈路持續變長，工具呼叫產生的大量網頁內容、程式碼日誌和中間結果，會快速佔滿上下文視窗導致Token 成本持續上升。

業內當前常見的解決方式，通常是擴大上下文視窗，或對歷史內容進行壓縮摘要，但在長任務場景下，仍然容易出現上下文膨脹、任務狀態混亂等問題。

騰訊雲資料庫團隊開源的TencentDB Agent Memory ，提出了一套新的記憶壓縮方案：將完整資訊解除安裝到外部儲存，同時保留任務執行過程中的關鍵狀態與結構關係。

其中一項核心能力是“Mermaid 任務畫布”。系統會將 Agent 的任務過程組織成結構化任務圖，保留任務狀態、步驟摘要和執行關係。即使上下文中只保留一張輕量級任務畫布，Agent 依然能夠快速判斷當前任務進度，以及不同步驟之間的依賴關係。

另一項核心能力是“上下文解除安裝（Context Offloading）”。工具呼叫完成後，網頁內容、日誌和中間結果等原始資訊不會繼續長期佔用上下文視窗，而是轉移到外部檔案系統儲存；上下文中僅保留摘要和索引資訊，需要時再按需恢復。

根據騰訊雲披露的測試資料顯示，啟用該記憶方案後，Agent 在網頁搜尋場景中 Token 消耗最高降低 61%、成功率相對提升 52%；程式碼修復場景中 Token 消耗最高降低 33%、完成率相對提升 10%；複雜長文件場景中 Token 消耗最高降低 31%、準確率相對提升8%。

此外，該專案還包含長期個性化記憶模組，可在Agent跨對話中自動提取使用者偏好與歷史背景。在 PersonaMem 評測中，該模組將 Agent 對使用者畫像的理解準確率從 48% 提升至 76%，此前已免費開放服務。

目前，Agent Memory 已在 GitHub 正式開源，支援 OpenClaw、Hermes 等主流 Agent 框架。開發者只需一行命令即可安裝使用，無需額外配置資料庫或外部服務。Agent 的任務記錄、記憶內容等資訊，也都會以普通檔案形式儲存，方便直接檢視和除錯。

今年以來，騰訊正持續加速 Agent 技術生態佈局。上個月，騰訊雲開源了 Agent 執行底座 Cube，兩週 GitHub Star 數超過 5000。

開源騰訊

魚羊

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