IT之家 5 月 14 日消息，據(jù)騰訊云消息，騰訊云正式開源 TencentDB Agent Memory，面向 Agent 長任務場景提供短期記憶壓縮與長期個性化記憶能力。據(jù)介紹，長期記憶已于上月上線免費使用，這次開源的重點是短期記憶壓縮。
IT之家附官方詳細介紹如下：
項目主頁：
https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory
隨著 Agent 在代碼開發(fā)、網(wǎng)頁搜索、研究分析等場景中的任務鏈路持續(xù)變長，大量工具調用、網(wǎng)頁內容和中間結果會快速占滿上下文窗口，導致 Token 成本上升、任務狀態(tài)丟失以及推理穩(wěn)定性下降。
TencentDB Agent Memory 通過“上下文卸載（Context Offloading）+ Mermaid 任務畫布”的技術，將完整信息卸載到外部存儲，同時以結構化任務圖保留關鍵狀態(tài)與執(zhí)行路徑，使 Agent 在長任務中保持輕量上下文，同時支持原始信息的逐層追溯與恢復。
在多任務連續(xù) Session 實驗中，該方案最高降低 61% Token 消耗，同時提升長任務場景下的任務成功率。
先從這張“Mermaid 任務畫布”講起??
// Mermaid 無限畫布：給 Agent 一張任務地圖
長任務里最危險的事，不是信息丟了，是 Agent 不知道自己走到哪。
20 次工具調用之后，上下文里堆著一長串線性歷史。Agent 能看到“做過什么”，但不容易判斷哪些是并行分支、哪些步驟有前置依賴、當前處于哪個階段。
流水賬適合記錄，地圖適合導航。騰訊云數(shù)據(jù)庫團隊用 Mermaid Flowchart 把任務執(zhí)行過程組織成一張可導航的任務畫布。
Mermaid 是 GitHub 和技術文檔中廣泛使用的圖描述語言，主流大模型天然具備讀寫能力，純文本格式，可持續(xù)更新，人也能直接渲染查看。
通過這張畫布，Agent 不需要記住所有內容，只需要知道哪些信息重要、它們被組織在哪里，以及必要時如何一步步展開。
歷史沒有被壓成一段不可恢復的摘要。它變成了一張可以繼續(xù)執(zhí)行的地圖 —— 能折疊，也能展開。
// 上下文卸載：省 Token，沒丟證據(jù)
畫布解決“結構不能丟”，但長任務中工具返回、搜索結果、日志輸出等原始信息往往非常長，全部留在上下文里窗口很快被填滿。
Agent Memory 另一個核心技術是上下文卸載（Context Offloading）：每次工具調用結束后，完整結果寫入外部文件（refs/*.md），上下文里只保留一行摘要和索引路徑。
原始信息不再長期占據(jù)上下文窗口，但也沒有被丟棄 —— 它按四層遞進結構存儲在外部，隨時可以找回：
底層保留證據(jù)，高層保留結構。Agent 日常只接觸 Level 2–3 的輕量信息驅動任務推進，當畫布摘要不足以支撐決策時，通過 node_id 回溯 Level 1 的 JSONL 記錄，仍不夠則繼續(xù)下鉆到 Level 0 的完整原文。
任何一層壓縮都不是不可逆的黑盒 —— 系統(tǒng)內每一條信息都可以沿索引鏈路 100% 找回。
多任務連續(xù) Session 實驗結果（非單題清空上下文）??
Token 下降的同時成功率上升 —— 上下文中的噪聲減少后，模型注意力更集中在當前任務目標上。
消融實驗也驗證了畫布的獨立貢獻：僅卸載時 Token 節(jié)省約 15%，疊加 Mermaid 畫布后提升至 31%–33%。
// 開箱即用，“蝦馬”一鍵部署
TencentDB Agent Memory 目前已適配 OpenClaw 和 Hermes 等主流 Agent 框架，支持一鍵集成。
極簡安裝：openclaw plugins install@tencentdb-agent-memory / memory-tencentdb
零外部依賴：默認使用本地 SQLite 存儲，所有中間產(chǎn)物（畫布、摘要）均為人類可讀的 Markdown / Mermaid 文件。
進階支持：支持接入騰訊云向量數(shù)據(jù)庫 TCVDB，實現(xiàn)混合檢索（BM25 + Vector）。
Agent 的上下文窗口不應是一張無限堆疊的桌子，而應是一個有序的工作臺。我們希望通過這套方案，為開發(fā)者提供一個更可靠、更透明的“第二大腦”。
這次開源，是把已經(jīng)在內部驗證過的產(chǎn)品能力開放給社區(qū)，我們希望它能幫 Agent 沉淀經(jīng)驗、讓開發(fā)者把每一次交互都變成可復用的資產(chǎn)。
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