TRACE: 面向LLM代理的开源层次化记忆系统，在MemoryAgentBench的EventQA任务中使用gpt-oss-20B达到82.5% [P]

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open-source memory-system llm-agents hierarchical-memory benchmark topic-tree

摘要

TRACE是一个面向LLM代理的开源层次化记忆系统，它将对话历史组织成主题树，使用开放权重模型在MemoryAgentBench的EventQA任务上达到了82.5%的F1分数，性能优于Mem0和MemGPT。

构建了一个名为TRACE的记忆系统，它将代理对话历史组织成主题树（分支+摘要），而不是扁平的RAG块，并在MemoryAgentBench（ICLR 2026）上进行了基准测试，具体是EventQA精确检索任务。这是一个pypi包：pip install trace-memory 结果（F1）： • TRACE (gpt-oss-20B): 82.5% • TRACE (gpt-oss-120B): 83.8% • Mem0 (GPT-4o-mini, 论文官方数值): 37.5% • MemGPT/Letta (GPT-4o-mini, 论文官方数值): 26.2% 我在本地运行了gpt-oss，因此这是开放权重模型与基于GPT-4o-mini的MemGPT/Mem0的对比，并非同一骨干网络的公平比较（我没有钱买OpenAI的token）。我尝试直接让Mem0在gpt-oss-20B上运行以求公平，但其事实提取步骤需要严格的JSON输出，而gpt-oss的响应无法干净解析（已知问题，并非gpt-oss特有。同样的问题也出现在Gemini/Mistral上）。Letta需要完整的服务器设置，所以我跳过了。 两次运行的完整JSON日志都在仓库中，如果您想自行研究方法论可以查看。 GitHub: https://github.com/husain34/TRACE
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