Databricks发布MemCurrent持久记忆架构，内部基准通过率提升至三倍
Databricks称其新记忆架构MemCurrent在内部基准上把智能体通过率从22.3%提升到68.4%，同时提速1.35倍、降低成本1.44倍；该架构已用于Agent Bricks Memory和Genie。开放基准上它与全上下文表现相当，输入token约为后者的1/12。
AI解读：Databricks发布名为MemCurrent的持久记忆架构，作者称其已支撑Agent Bricks Memory和Genie两项产品能力。
MemCurrent把记忆分为原始会话轨迹构成的情节记忆和提炼后的派生记忆，后者以结构化知识库文件存储，并由自动生成的memory.md索引描述结构；读取方式包括会话开始时注入索引、会话中调用search_memory和fetch_memory工具。
写记忆有两条通道：在线工具处理显式请求，离线“dreaming”管道从新会话中提炼隐性经验，并负责拆分超大文件、合并重复、消解冲突。
Databricks自建内部记忆基准来自真实Genie对话，最终含114个测试用例、29名用户、2233段历史会话。MemCurrent在该基准通过率68.4%，无记忆为22.3%，仅注入金标记忆的上限为78.6%。
在LoCoMo、LongMemEval、ConvoMem三个开源基准上，MemCurrent平均准确率88.1%，与全上下文87.8%相当，而每题输入token为8.4K对103K。
消融显示派生记忆单独可达66.1%，加上情节记忆升至68.4%；离线dreaming单独63.5%，在线工具单独53.9%。以上数字均出自Databricks自述评测，未获独立验证。
Databricks在其博客中介绍持久记忆架构MemCurrent，称该架构已用于新产品Agent Bricks Memory，并支撑其自然语言问数界面Genie。作者称，内部基准上智能体通过率从无记忆的22.3%升到68.4%，单任务耗时缩短约1.35倍、token消耗降低约1.44倍。
记忆如何读写
MemCurrent区分两类记忆：情节记忆保存原始会话轨迹，只追加、由插件在会话运行时逐步写入；派生记忆是提炼后的经验，存为结构化知识库中的文件，顶部有一份自动生成的memory.md索引说明文件结构和内容。两者都存放在可支撑多用户的低延迟数据库中。
读取分两层：会话开始时插件把记忆索引注入上下文，让智能体知道有哪些记忆可用；会话过程中智能体可调用search_memory按查询返回匹配项，再用fetch_memory按会话ID或文件路径取回完整条目。
写入同样有两条通道：add_memory、update_memory、delete_memory等工具处理显式指令，例如“不要在/tmp目录写脚本”；离线dreaming管道从每个新会话中提炼隐性经验写入相关文件，并拆分超大文件、合并重复、消解冲突。
基准数字
Databricks自建了内部记忆基准：从1.2万多段Genie会话中筛出约3000个含记忆信号的候选，经判定与人工复核后保留114个测试用例，涉及29名用户、2233段历史会话。作者称该基准与开源基准的差别在于使用真实数据工作场景、要求记忆支撑多步操作，并覆盖5类记忆与11种场景。
在该内部基准上，各记忆后端都以工具加会话开始插件的形式接入Genie智能体。MemCurrent通过率68.4%，延迟252秒，每任务token用量418K；无记忆为22.3%，只注入金标记忆的上限为78.6%。作者称MemCurrent弥补了无记忆与金标注入之间八成以上的差距。同一基准上Mem0为43.9%，延迟和成本更高。
在LoCoMo、LongMemEval、ConvoMem三个开源基准上，作者称MemCurrent平均准确率88.1%，与把全部历史塞进上下文的全上下文方案87.8%相当，而每题输入token为8.4K对103K；在两个历史最长的基准上还略高于全上下文。
消融与示例
消融实验显示：只用情节记忆时通过率35.8%，只用派生记忆为66.1%，两者合用为68.4%。作者据此称派生记忆贡献主要增益，情节记忆补充蒸馏过程中丢失的细节。在写入策略上，离线dreaming单独为63.5%，在线工具单独53.9%，两者合为66.1%。
文中给出两个Genie内部会话示例：其一，智能体写好SQL却没有读取执行结果，输出了虚构表格，用户纠正后该教训被存入记忆，下次会先读取结果；其二，一次查询“SDP前5客户”用了11次工具调用、8个子智能体和近6分钟，这一工作流被存入记忆，之后一个相关问题只用2次工具调用和1个子智能体，41秒完成。
这些数字和案例均由Databricks自行评测和选取，未提供第三方复现。
适用范围
Agent Bricks Memory基于Lakebase，提供情节记忆的会话存储、派生记忆的记忆存储、自动dreaming管道、记忆效果的质量追踪与评估，以及一个声称10分钟内跑通端到端样例的命令行工具。Genie用户则是在不知情的情况下使用该记忆能力。
作者还称，该记忆库不绑定单一智能体或模型，可随用户迁移到新智能体或新LLM，并可能成为组织内共享的知识来源，这一方向仍在探索中。