MemoryAgentBench

多轮对话里测 Agent 记不记得住、找不找得回

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 64 🐛 待处理 7 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 478
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,论文配套代码

项目数据

分类评测安全
开发团队HUST-AI-HYZ
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,论文配套代码
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,llm,memory,memory-agent
GitHub 星标★ 478
上线时间2025-06-28 00:00:00
代码更新2026-09-25
仓库体积2.6 MB
本站数据更新2026-10-23
维护状态较活跃
收录时间2026-10-23
浏览次数0

项目介绍

MemoryAgentBench 是 ICLR 2026 论文的官方开源代码,聚焦于评估 LLM Agent 的记忆能力。现有 Agent 评测多关注单轮任务或静态知识,难以反映多轮增量交互中记忆的保持、更新与检索表现。该项目构建了一套面向多轮增量交互的评测框架,通过模拟连续对话与信息累积,系统检验 Agent 对历史信息的编码、遗忘、冲突消解和按需召回能力。核心能力包括:标准化的多轮交互数据构造流程、可复现的评测脚本与指标、对多种记忆机制的可插拔支持,便于研究者横向对比不同记忆方案。项目以 Python 实现,围绕 agent、llm、memory 等模块组织,适合作为记忆型 Agent 的基准测试与研究基线。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-23 · 当前星标 ★ 478

技术标签

核心亮点

  • 提供面向增量多轮交互的记忆评测流程,填补单轮评测的空白
  • 配套论文与可复现代码,指标和实验设置透明
  • 模块化设计,便于替换不同记忆机制做横向对比

不足之处

  • 早期项目,生态与周边工具尚不丰富
  • 评测数据与任务覆盖范围有待后续版本扩展

适用场景

  • 研究团队对比不同 Agent 记忆架构的效果
  • 开发者上线前验证多轮对话中的信息保持能力
  • 论文复现与记忆机制消融实验

替代项目

LongBench、MemGPT

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