ScrapMem: Framework bio-ispirato per la memoria di agenti LLM su dispositivi

ScrapMem è un framework innovativo volto a facilitare la gestione della memoria personalizzata a lungo termine per agenti LLM che operano su dispositivi edge con risorse limitate. Combina vari tipi di dati in 'Pagine di Album' e presenta Optical Forgetting, un meccanismo che riduce gradualmente la risoluzione dei ricordi più vecchi, ottenendo un risparmio di archiviazione fino al 93% minimizzando i dettagli meno importanti. Per garantire la coerenza semantica, utilizza un Grafo di Memoria Episodica (EM-Graph) che organizza gli eventi significativi all'interno di un quadro causale-temporale. Nei test condotti sul multimodale ATM-Bench, ScrapMem ha registrato un punteggio Joint@10 leader del 51,0% e ha migliorato Recall@10 al 70,3% tramite aggregazione strutturata. Questo framework affronta efficacemente gli elevati costi di archiviazione e le complessità dei dati multimodali, facilitando una memoria efficiente su dispositivo per agenti AI.