AIOS内核管理共享内存实现系统级个性化
原文标题：Kernel-Managed Shared Memory for System-Wide Personalization
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多智能体系统中，单个智能体学到的有用上下文常无法被其他智能体共享。论文提出内核管理的共享内存抽象，由智能体系统内核而非单个智能体负责检索、隐私执行与提示注入。在AIOS上对GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B进行1,800次试验，相比Mem0个性化得分提升2.4-4.0分（5分制），相比标准RAG注入增益同样显著，端到端延迟降低15-61%，token用量与推理成本同步下降。
- 问题
- 多智能体系统中，单个智能体学到的有用上下文无法被其他智能体共享。
- 方法
- 由智能体系统内核统一管理共享记忆的检索、隐私执行与提示注入，而非各智能体自理。
- 结果
- 1800次试验中个性化得分比Mem0高2.4-4.0分（5分制），端到端延迟降低15-61%。
- 影响
- 把个性化记忆下沉到系统层，可同时提升多智能体个性化并降低token与推理成本。
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AIOS内核统一管共享记忆，个性化分提升2.4-4.0、延迟降15-61%
- •智能体写结构化带标签记忆，由系统内核而非单个智能体负责检索、隐私执行与提示注入
- •在AIOS上测试GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B，共1800次试验
- •对比Mem0，5分制个性化分提升2.4-4.0（GPT-4o画像使用从1.05到4.69），p<10^-18
- •对比全量上下文拼接，三个模型中两个统计持平、一个略低，但提示更短
- •端到端延迟降低15-61%，token用量与推理成本同步下降
为什么重要：把个性化记忆从单智能体能力变成系统级基础设施，对多智能体产品架构与成本控制都有参考意义。
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