Benchmark public

Mesuré sur de vraies tâches mémoire avec deux contrôles

Nous mesurons Engram de deux façons : retrouve-t-il la bonne preuve, puis le modèle répond-il correctement avec ce contexte ?

Nous séparons la récupération de preuves et la justesse de réponse. Les deux utilisent LoCoMo public, mais mesurent deux étapes différentes.

1,536
questions notées en récupération
92.19%
Engram R@50
66.33%
justesse avec contexte top-50
+8.21pp
avance R@50 sur LangMem

Récupération de preuves LoCoMo

Run public complet. Les scores indiquent si la preuve source nécessaire apparaît dans les mémoires récupérées.

+8,21 pp au-dessus du 2e R@50N=1,536
SystèmeMRRR@1R@50R@200
Engram0.534540.63%92.19%97.66%
LangMem / LangGraph0.400228.32%83.98%94.53%
Mem0 OSS0.399928.32%83.92%94.27%
AgentMemory0.427033.20%79.10%84.96%
BM250.467634.57%78.19%85.74%

Évaluation des réponses LoCoMo

Diagnostic relu par Codex/self-review sur les mêmes 98 tâches. Mesure si la réponse générée depuis le contexte récupéré est correcte.

N=98
SystèmeRéponse top-50Réponse top-200vs modèle de base
Engram66.33%59.18%+56.13pp
Session-file BM2561.22%53.06%+51.02pp
Mem0 OSS55.10%57.14%+44.90pp
BM2548.98%44.90%+38.78pp
LangMem / LangGraph46.94%52.04%+36.74pp
No memory10.20%9.18%baseline
?

Comment lire R@200 et Top-200

La récupération de preuves est cumulative : R@200 inclut ce que R@50 trouve, plus davantage, donc il ne devrait pas être plus bas. La précision de réponse est différente. Plus de contexte peut ajouter du bruit ou des mémoires contradictoires; Top-50 peut répondre plus proprement, tandis que Top-200 teste si le packaging reste utile avec plus de preuves.

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