Databricks MemCurrent: Üretimdeki AI ajanları için kalıcı hafıza mimarisi

Databricks, üretim ortamındaki yapay zekâ ajanları için geliştirdiği kalıcı hafıza mimarisi MemCurrent‘ı tanıttı. Şirketin blog yazısına göre MemCurrent artık yeni Agent Bricks Memory ve Genie‘ye güç veriyor. Databricks, kurumsal ajanlarda geliştiricilerin genellikle kalite ile maliyet/gecikme arasında seçim yapmak zorunda kaldığını, hafızanın ise ikisini aynı anda iyileştirebileceğini savunuyor. Ancak şirkete göre daha fazla geçmiş her zaman daha iyi hafıza değil: Tüm eski etkileşimleri bağlama koymak pahalı ve eskimiş, çelişkili bilgileri de beraberinde getiriyor.

Nasıl çalışıyor?

MemCurrent iki tür hafıza kullanıyor:

• Epizodik hafıza: Ham oturum izlerini saklıyor; yalnızca ekleme yapılabiliyor ve bir eklenti her adımı oturum sırasında kaydediyor.
• Türetilmiş hafıza: Bu izlerden damıtılan öğrenimleri yapılandırılmış bir bilgi tabanında dosyalar olarak tutuyor. En üstte, dosya yapısını ve içeriklerini anlatan otomatik üretilmiş bir memory.md dizini bulunuyor.

Yazma iki yoldan yapılıyor: “Betikleri asla /tmp dizinine yazma” gibi açık talepler için ajan araçları (add_memory, update_memory, delete_memory) ve geri kalan örtük öğrenimleri her oturumdan çıkaran çevrimdışı bir “rüya görme” (dreaming) hattı. Bu hat ayrıca büyük dosyaları bölüyor, kopyaları birleştiriyor ve çelişkileri çözüyor. Okuma tarafında oturum başında hafıza dizini bağlama ekleniyor; oturum içinde ajan search_memory ve fetch_memory araçlarıyla her iki hafıza türünde arama yapabiliyor.

Sonuçlar

Databricks, LoCoMo, LongMemEval ve ConvoMem açık benchmark’larında MemCurrent’ı Mem0, PropMem ve OpenClaw hafızasıyla karşılaştırdı. Şirkete göre MemCurrent ortalama yüzde 88,1 doğrulukla tüm geçmişi bağlama koymanın (yüzde 87,8) seviyesine soru başına yaklaşık 12 kat daha az girdi token’ıyla ulaştı.

Gerçek Genie konuşmalarından oluşturulan iç benchmark’ta (29 kullanıcı, 2.233 geçmiş oturum, 114 test durumu) MemCurrent’ın başarı oranı hafızasız durumdaki yüzde 22,3’ten yüzde 68,4’e çıktı; ajan 1,35 kat daha hızlı ve 1,44 kat daha ucuz çalıştı. Mem0 bu testte yüzde 43,9’da kaldı. Ablasyon testlerinde yalnızca epizodik hafıza yüzde 35,8, yalnızca türetilmiş hafıza yüzde 66,1 sonuç verdi; çevrimdışı “rüya görme” tek başına çevrimiçi araçlardan yaklaşık 10 puan daha iyi performans gösterdi. Tüm rakamlar Databricks’in kendi değerlendirmelerine dayanıyor.

Şirketin paylaştığı bir örnekte, ilk seferinde 11 araç çağrısı, 8 alt ajan ve yaklaşık altı dakika süren bir veri sorgusu, iş akışının hafızaya kaydedilmesinden sonra benzer bir soruda 2 araç çağrısı ve 41 saniyeye indi. Başka bir örnekte ise kullanıcının düzeltmesiyle hafızaya alınan bir ders, ajanın sorgu sonucunu okumadan uydurma tablo üretme hatasını tekrarlamasını engelledi.

Kaynak: Databricks: MemCurrent: Designing Persistent Memory for Production Agents