把专门的记忆系统全拆了，智能体的长程召回率反而提升了 8%。 单次运行成本，从 42 美元直接腰斩到 18 美元。 谁干的？

把专门的记忆系统全拆了，智能体的长程召回率反而提升了 8%。 单次运行成本，从 42 美元直接腰斩到 18 美元。 谁干的？ 麻省理工学院 CSAIL 团队。

现在做智能体，业内都在拼命做加法。 要长记忆，就挂一套专用内存系统。 要自我进化，就再套一层复杂的元框架。 结果呢？ 系统越堆越臃肿，上下文一层层复制给子智能体，指令经常半路丢光。

麻省理工怎么破的？ 他们开源了一个极简框架 JAZ。 核心原语只有一个：invoke，也就是模型调用。 外挂的记忆库不要，专用的文件系统也全砍掉。

那历史记录和提示词放哪里？ 统统作为代码环境里的普通变量。 模型自己写可执行代码，自己去变量里搜索历史，还能递归调用自己。 需要下发任务时，直接当变量传参，不再丢上下文。

实测跑分，让一堆复杂框架下不来台。 在考验长程记忆的 StuLife 评测里，没有专用记忆系统的 JAZ，召回率比专门做记忆的 MemGPT（Letta）高出 8%。 单次运行成本从 42 美元砍到了 18 美元。

再看考验自我进化的 AppWorld 任务。 没有挂任何元框架，胜率依然比专门设计的 ACE 高出 4%。 单次成本同样更低，21 美元对 30 美元。

两个评测跑下来，外挂系统全拆了。 账单砍了一大截，指标全赢了。