ATM-Bench

测测AI能否记住你4年前的琐事

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 5 🐛 待处理 1 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 72
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

ATM-Bench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队JingbiaoMei
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
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agentic-memory,ai-agent,ai-agents,benchmark,long-term-memory,memory,memory-agent,memory-management,personal-ai,personal-ai-assistant,personal-assistant,personalized-ai,question-answering,rag,retrieval-augmented-generation
GitHub 星标★ 72
上线时间2026-03-02 00:00:00
代码更新2026-08-13
仓库体积22.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ATM-Bench 是一个用于评估 AI 智能体长期个性化记忆能力的基准测试平台。它解决了当前 AI 在跨长时间跨度、多模态数据(如图像、视频、邮件)中,难以准确回忆和引用用户个人历史信息的问题。该基准测试包含约 4 年的多模态数据,设计了指涉性查询(referential queries)、基于证据的回答(evidence-grounded answering)和多源推理(multi-source reasoning)等任务,以全面测试智能体在复杂、真实场景下的记忆检索与推理能力。其核心能力在于提供标准化的评估框架,帮助开发者量化并改进 AI 系统的长期记忆功能,推动个性化 AI 的发展。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 72

核心亮点

  • 覆盖约4年跨度的多模态数据(图像、视频、邮件),贴近真实长期记忆场景
  • 设计了指涉性查询和多源推理任务,能深入评估智能体的复杂记忆能力
  • 提供基于证据的答案验证,确保评估结果的可信度

不足之处

  • 项目处于早期阶段(59星),文档和社区支持可能不完善
  • 基准测试数据集的规模和多样性有待进一步验证

适用场景

  • 评估和比较不同AI智能体的长期记忆能力
  • 指导开发者优化个性化AI助手的记忆管理功能
  • 研究多模态数据下的信息检索与推理算法

替代项目

LoCoMo、MemGPT、LongMemEval

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