Agentsensus：多智能体故事世界的共识压缩共享记忆
原文标题：Agentsensus: Consensus-Compressed Shared Memory for Multi-Agent Story Worlds
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论文指出智能体故事世界通常为每个角色分配私有记忆流，导致共享事件按目击者重复存储。作者提出Agentsensus框架，采用统一长期记忆，同一事件记录合并为所有目击者共有并链接语义相关记录。在四个世界（两部中国古典小说、哈姆雷特及真实冲突时间线）测试中，写入条目比最接近基线少22-44%，是唯一实现共享与链接记忆的设计，且模拟质量不降反升。
- 问题
- 故事世界模拟中每个角色私有记忆，同一事件按目击者重复存储。
- 方法
- Agentsensus 用统一长期记忆，把同一事件合并为所有目击者共有并链接语义相关记录。
- 结果
- 写入条目比最接近基线少 22-44%，共享记录占 14-28%、链接率 94-99%，模拟质量不降反升
- 影响
- 做多智能体记忆或叙事模拟时，共享合并记忆可显著省存储且不牺牲质量。
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