智能体长期记忆评测台v1.0.1

Agent 开发团队在发布新版本前，使用 memory-bench 对记忆模块跑一轮 12 类题型，量化时序、实体、否定、反事实等能力表现。把通过率、Macro-EM/F1 写入发布证据，避免'AI 说它记得'却在实际对话中串台或遗忘。

AI 产品经理在 RAG、向量记忆库、长上下文等方案之间做选型时，用同一批评测题分别跑分，横向对比各方案在跨会话整合、实体更新、数值推理等维度的优劣。结果可直接支撑技术选型评审，降低试错成本。

评测工程师接真实 LLM（SiliconFlow / DeepSeek）跑一轮 12 题严评，观察模型在长上下文下的自由生成表现与弃权行为。通过与 internal 基线对比，识别'解析器假象 vs 模型真实表现'，为模型选型提供依据。

金融或医疗行业的客服 Agent 团队，利用本地零联网的 internal 后端对记忆能力做闭环自测，确保不依赖外部 API、不泄露用户数据。评测结果作为内部合规材料，证明记忆模块的稳定性与边界容错能力。

记忆方案供应商或开源项目维护者，将 memory-bench 的 10 维安全稳定性实测（全 5.0）与 12 题评测结果附入发布材料，以'非官方数据集（方法论复现）+ 标准 EM/F1'的诚实口径展示能力。提升开发者信任度与采购决策效率。

基础评测台以 MIT 协议开源，吸引开发者社区使用与贡献题目；企业版提供私有化部署、自定义题库管理、多租户评测报告与合规审计导出。通过社区口碑获客，企业版按年订阅收费。

面向 Agent 开发团队提供云端评测 API，用户上传记忆场景文本，平台自动跑 12 类题型并返回可视化报告与行业对比基线。按评测次数或题目量阶梯计费，适合快速迭代的 AI 产品团队。

为 AI 记忆方案厂商提供第三方评测认证，出具带防篡改指纹的评测报告，用于发布材料、招标采购与投资人尽调。认证服务按项目收费，并可搭配年度复测维护套餐。