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  • 论文公开站arXiv

    DolphinBench:绘制智能体记忆的帕累托前沿

    DolphinBench: Mapping the Pareto Frontier of Agent Memory

    摘要显示,现有记忆基准多采用对话问答形式,问题本身已暗示需检索的事实,且仅以准确率评分,允许系统以不合理成本与时间换取高分。DolphinBench 改为通过智能体任务完成度直接评估记忆,包含三种知识工作角色,每角色约 50 万 token 用户消息,每个角色 200 项任务均经有/无相关历史对照验证,并要求同时报告总成本与延迟。

    意义:为智能体记忆系统提供兼顾准确率、成本与延迟的评测基准,有助于避免以不合理开销刷分的记忆方案。