架构级解决方案
MemOS的MemCube模块通过分层存储设计实现多跳推理优化：
- 三级记忆结构::
- 工作记忆：高频调用的活跃数据（LRU算法管理）
- 场景记忆：按主题分类的关联知识库
- 长期记忆：压缩存储的历史数据
- Real-world configuration: in
config/memcube.yamlSet in:layer_weights:
working: 0.6
scenario: 0.3
longterm: 0.1 - 性能监测：使用内置分析工具查看跳数关联：
python -m memos.analyzer --task=multihop --log_level=debug
typical case：当处理”比较A技术和B技术的优缺点”这类需要多层推理的查询时，系统会自动从场景记忆层提取技术文档，同时从工作记忆层获取最近讨论记录。
This answer comes from the articleMemOS: An Open Source System for Enhancing the Memory Capacity of Large Language ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在多跳推理场景中如何优化LLM的记忆检索效率？
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