我们基于 SurrealDB 构建了一个智能体记忆系统，在 BEAM 上取得了 77.2% 的得分

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摘要

SurrealDB 创始人 Tobie 宣布推出基于其多模型数据库的智能体记忆功能，可将对话和文档转化为带有来源追溯和时序历史的结构化实体、关系和事实，并在 BEAM 基准测试中达到 77.2% 的准确率。

大家好，我是 Tobie，SurrealDB 的创始人。我们刚刚推出了 SurrealDB Agent Memory，它基于我们的多模型数据库构建。如果你正在开发 AI 智能体、上下文层或知识图谱，你就会知道，存储信息是容易的部分。检索正确的信息、理解各种关系，以及处理随时间变化的事实，才是事情变得复杂的地方。我们构建 Agent Memory，是为了将对话和文档转化为结构化的实体、关系和事实，同时追踪信息来源和时间变化历史。由于 SurrealDB 在一个数据库中支持图、向量和文档，因此无需拼接多个存储系统。我们也花了大量时间进行基准测试。记忆基准测试中一个令人困扰的问题是，分数可能会因评估流程不同而大幅波动。我们没有为了获得尽可能高的分数而进行优化，而是专注于 BEAM，达到了 77.2% 的准确率。Mem0、Honcho 和 Cognee 等替代方案也很有意思，但我们想探索一种不同的方法。我很想听听正在构建智能体或上下文基础设施的朋友们的想法。你们是如何管理长期记忆以及随时间变化的信息的？
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