A · Filesystem-native Agent
Starke Baseline mit Dateien, Suche, Shell/Tools und Freiheit, persistente Informationen selbst zu organisieren oder umzuschreiben.
research://memorybench
SymbioRAP MemoryBench
Ein architekturneutraler Benchmark für persistentes Agentengedächtnis: Kontinuität, zeitliche Korrektheit, Anpassung, Latenz und Kosten messen, ohne eine Speicherarchitektur konstruktiv zu bevorzugen.
RESEARCHFORSCHUNG · ARCHITEKTUR IN ENTWICKLUNG
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
B · SynapseFS Agent
Gleiche Agentenbedingungen mit deterministischer Persistenz, stabilen Identitäten sowie Evidenz- und Versionssemantik.
C · SynapseFS + Memory
Ergänzt episodisches/semantisches Gedächtnis, Temporal Graph, Konsolidierung und provenance-basierte Kontextauswahl.
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.
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
An der Forschungsarchitektur mitarbeiten
Für Forschungs-, Förder- und Technologiepartner teilen wir Architekturfragen, Benchmarkdesign und technische Arbeitsstände im qualifizierten Austausch.
Nächster sinnvoller Schritt
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