Lemon Agent 技术报告

针对现有 LLM 智能体在资源效率与上下文管理上的局限，本文提出基于 AgentCortex 框架的 Lemon Agent 系统。该系统形式化了“规划 - 执行 - 记忆”范式，采用双层分层自适应调度机制，根据任务复杂度动态分配计算资源，支持多智能体并行协作与工具并发调用。此外，系统引入三级渐进式上下文管理策略及自进化记忆系统，以提取历史经验辅助任务完成。实验表明，该系统在 GAIA 基准上达到 91.36% 的准确率，并在 xbench-DeepSearch 榜单中位居榜首。