SymbioRAP / SymbioOS/SymbioRAP MemoryBench

research://memorybench

SymbioRAP MemoryBench

Ein architekturneutraler Benchmark für persistentes Agentengedächtnis: Kontinuität, zeitliche Korrektheit, Anpassung, Latenz und Kosten messen, ohne eine Speicherarchitektur konstruktiv zu bevorzugen.

RESEARCHVERÖFFENTLICHT · v1.0.0-m14

research://thesis

Ein Memory-Benchmark ist nur sinnvoll, wenn starke Nicht-Memory-Baselines wirklich konkurrieren dürfen.

MemoryBench vermeidet den schwachen Vergleich „Chat-Historie gegen Memory-Produkt“. Ein best-of-breed filesystem-native Agent darf Dateien durchsuchen, organisieren, umschreiben und konsolidieren. Diese starke Baseline wird mit SynapseFS sowie SynapseFS + SymbioRAP Memory unter gleichem Modell, Informationszugang und Compute-Budget verglichen.

focus://memorybench

Forschungsschwerpunkte

B1

A · Filesystem-native Agent

Starke Baseline mit Dateien, Suche, Shell/Tools und Freiheit, persistente Informationen selbst zu organisieren oder umzuschreiben.

B2

B · SynapseFS Agent

Gleiche Agentenbedingungen mit deterministischer Persistenz, stabilen Identitäten sowie Evidenz- und Versionssemantik.

B3

C · SynapseFS + Memory

Ergänzt episodisches/semantisches Gedächtnis, Temporal Graph, Konsolidierung und provenance-basierte Kontextauswahl.

B4

Gleiche Bedingungen

Modell, Informationszugang, Tasks und Compute-Budget werden kontrolliert, damit Architektureffekte interpretierbar bleiben.

architecture://working-model

Benchmark-Dimensionen umfassen Qualität, Zeitverhalten und Betriebskosten.

Das Protokoll soll Trade-offs sichtbar machen statt einen einzigen schmeichelhaften Score zu erzeugen. Gemessen wird, ob eine Architektur über lange Zeit korrekt bleibt, geänderte Fakten verarbeitet, passende Evidenz findet und dies mit praktikabler Latenz sowie Token-/Compute-Kosten erreicht.

Accuracy

Korrekte Aufgabenantworten und Evidenznutzung über kurze und lange Zeithorizonte.

Temporal Consistency

Korrekte Behandlung abgelöster Fakten, geänderter Präferenzen und zeitabhängigen Zustands.

Adaptation

Fähigkeit, Verhalten zu revidieren, wenn neue Evidenz früheren Annahmen widerspricht.

Latency & Cost

Retrieval-/Konsolidierungsaufwand, Tokenverbrauch und Compute für stabile Gedächtnisqualität.

publication://m14

Offene Benchmark-Evidenz statt Leaderboard

MemoryBench v1.0.0-m14 veröffentlicht Benchmark-Methode, Comparator-Quellen, normalisierte Referenz-Evidenz und eine maschinenlesbare Claim-Matrix. Windows und Linux werden als getrennte Testpopulationen behandelt; unterschiedliche semantische Klassen werden nicht zu einem künstlichen Sieger-Score zusammengezogen.

VERÖFFENTLICHT · v1.0.0-m14
Native Korrektheit58/58Windows x6462/62Linux ARM64
Crash / Recovery100/100Windows x64100/100Linux ARM64
H6 Task Accuracy1.0Windows x641.0Linux ARM64
32 Worker: WAL-Syncs / Ingest0.763Windows x640.314Linux ARM64

evidence://reference

Veröffentlichte Referenz-Evidenz

Die Promotion-Evidenz behält negative Ergebnisse und Varianz bei. Die Messungen gelten für die getesteten Hosts und Konfigurationen, nicht als universelles Hardware- oder Produktranking.

PopulationH6 ingestH6 queryH8 · 1 workerH8 · 32 workers
Windows x64154.78 ops/s
CV 37.70%
1758.49 q/s
CV 8.73%
264.00 ops/s749.48 ops/s
CV 1.45%
Linux ARM64137.71 ops/s
CV 4.67%
551.55 q/s
CV 15.91%
129.13 ops/s1143.26 ops/s
CV 15.77%
durable-kv

SQLite

Windows 3.53.4 · 1132.88 ops/s · PASS

Linux 3.45.1 · 1304.90 ops/s · PASS

durable-kv

RocksDB

Windows 11.8.1 · 1175.84 ops/s · PASS

Linux 8.9.1 · 866.83 ops/s · PASS

retrieval-only

FAISS

Windows 1.14.3 · default NEGATIVE RESULT

Linux 1.14.1 · 180.95 q/s · PASS

SQLite und RocksDB sind matched durable Single-Key-KV-Comparatoren. FAISS ist retrieval-only. Deren Durchsatzwerte sind semantisch nicht mit vollständigem Memory-Engine-Ingest gleichzusetzen.

FAISS Default bestand die Correctness auf der getesteten Linux-Konfiguration. Die getestete Windows-Default-Konfiguration behielt transiente Retrieval-Fehler; ein separat ausgewiesener Windows-Single-Thread-Diagnostic bestand. Das wird als konfigurationsspezifische Evidenz veröffentlicht, nicht als allgemeine Aussage über FAISS.

open://reproduce

Benchmark reproduzieren und auditieren

Das öffentliche Repository enthält eingefrorene Workload-Definitionen, den neutralen Adaptervertrag, SQLite-/RocksDB-/FAISS-Comparator-Quellen, Verifikationswerkzeuge, Methodik und M14-Referenzergebnisse. Der proprietäre SynapseFS-/SymbioRAP-Memory-Engine-Core wird nicht veröffentlicht.

claims://boundary

Was M14 belegt — und was nicht

Durch eingefrorene Evidenz gestützt

  • 58/58 native Windows-Korrektheitstests und 62/62 native Linux-Korrektheitstests bestanden.
  • 100/100 Abrupt-Termination-Recovery-Runs bestanden auf jeder getesteten Plattform.
  • H6 Task Accuracy blieb in allen Promotion-Repetitionen bei 1,0.
  • Bei 32 Workern lagen die medianen physischen WAL-Syncs pro Ingest unter den konstant vier WAL-Records pro Ingest; Group Batching wurde auf beiden Hosts gemessen.
  • Echte SQLite- und RocksDB-Durable-KV-Comparator-Läufe schlossen auf beiden Plattformen mit Correctness PASS ab.

Von dieser Veröffentlichung nicht gestützt

  • Keine Aussage, dass SymbioRAP oder SynapseFS universell schneller als SQLite oder RocksDB ist.
  • Keine Aussage, dass die Memory Engine schneller als FAISS ist; FAISS ist retrieval-only.
  • Kein Windows-vs.-Linux-Performance-Ranking; Hosts und externe Bibliotheksversionen unterscheiden sich.
  • Kein universeller „Best-of-breed“-Claim aus diesen zwei Referenzmaschinen.

research://questions

Offene Forschungsfragen

Welche Tasks brauchen wirklich eine eigene Memory-Schicht statt disziplinierter Filesystem-Organisation?

Wie viel Verbesserung entsteht allein durch Persistenzsemantik, bevor semantisches Gedächtnis hinzukommt?

Welche Konsolidierungspolitiken verbessern Langzeitgenauigkeit, ohne stale oder überkonfidentes Gedächtnis zu erzeugen?

Wie müssen Benchmark-Tasks gestaltet sein, damit Modellmemorisation und architekturspezifische Shortcuts nicht dominieren?

status://research

SymbioRAP Forschung

Die dargestellten Punkte beschreiben Forschungs- und Implementierungsrichtungen. Sie sind keine Zusage fertiger Produktfunktionen.

connect://research

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