**Jev-Mem：用“系统一”控制平面打造高效智能体记忆架构**

_Jev-Mem: System-One-Controlled Agentic Memory for Efficient AI Agents_

> 针对现有智能体记忆系统依赖自回归 LLM 控制记忆组织与检索、导致生成开销处于关键路径的问题，作者提出 Jev-Mem——受“系统一/系统二”认知双过程启发的记忆架构，由专用系统一控制平面、结构化多关系记忆平面与系统二推理平面组成：系统一负责构建阶段的记忆分类与关系组织，并在检索时动态完成查询路由、检索预算分配、图遍历、候选打分和自适应停止；系统二仅在复杂推理与答案合成时调用。在 LoCoMo 基准上，Jev-Mem 的 LLM-as-a-Judge 综合得分为 0.777，较最强基线相对提升 11.0%；记忆构建时间降至 158 秒，比最快竞品加速 6.6 倍；平均查询延迟降至 0.93 秒，减少 36.7%。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.23986)