Mem0, eine personalisierte KI-Speicherplattform, hat ihre neueste Forschung zu einem Langzeitspeicher-Algorithmus vorgestellt, der laut experimentellen Daten auf dem LOCOMO-Benchmark die Speicherfunktionalität von OpenAI um 26 % in der Genauigkeit übertrifft. Der Algorithmus reduziert zudem die P95-Inferenzlatenz um 91 % und senkt den Tokenverbrauch um 90 %, wodurch das Vergessen von KI-Agenten bei längeren Interaktionen adressiert wird. Der Ansatz von Mem0 umfasst eine zweistufige Pipeline: eine Extraktionsphase, die wichtige Fakten aus Gesprächen und historischen Aufzeichnungen sammelt, und eine Aktualisierungsphase, die diese Fakten mithilfe einer Vektordatenbank verfeinert. Dies gewährleistet ein prägnantes und konsistentes Speicherarchiv. Eine erweiterte Version, Mem0ᵍ, verwendet eine Graphdatenbank, um komplexe Beziehungen abzubilden. Das System schließt die Speicherabfrage und Antwortgenerierung in 0,71 Sekunden ab, verglichen mit fast 10 Sekunden bei herkömmlichen Methoden. Die Forschung wurde von der Europäischen Konferenz für Künstliche Intelligenz akzeptiert und ist auf GitHub verfügbar.