近年来，大语言模型（LLMs）的快速发展激发了将推荐系统进行大规模扩展的研究兴趣，但在工业实践中仍面临两项关键挑战。第一，工业级推荐系统在训练和在线推理阶段必须满足严格的时延约束和高并发（QPS）需求，计算与服务成本受到强约束。第二，现有排序模型中大量由人工设计的特征交叉模块源自 CPU 时代，难以充分利用现代 GPU 的计算特性，导致模型计算利用率（Model FLOPs Utilization

在当代人工智能的发展轨迹中，构建具备长期连贯性、复杂推理能力以及自我演化特征的自主智能体（Autonomous Agents）始终面临着一个基础性的架构瓶颈：如何有效地管理认知状态与时间维度的记忆。传统的技术路径倾向于通过不断扩大大型语言模型（LLMs）的上下文窗口（Context Window）来容纳海量的历史对话与事实数据。然而，这种将记忆强行内化于模型的工程范式从根本上混淆了计算引擎与存储介