Databricks выпустила в бета-режиме Agent Memory — управляемую память для агентов на платформе Agent Bricks. Сервис работает поверх Lakebase, серверной базы данных компании на основе Postgres, и предназначен для хранения фактов, предпочтений и рабочих процедур, которые агенту нужно использовать в следующих разговорах.
Система разделена на три части. Managed Sessions сохраняет упорядоченную историю сообщений, вызовов инструментов и результатов в формате используемого фреймворка. Managed Memory хранит отобранные профили, знания и процессы; агент сначала получает их индекс, а затем ищет детали по ключевым словам и смыслу. Memory Pipelines в фоновом режиме извлекает устойчивые сведения из сессий, удаляет повторы и заменяет устаревшие факты более новыми. Этот процесс Databricks называет дистилляцией памяти.
Хранилища находятся в проекте Lakebase клиента и не привязаны к одному агентскому фреймворку. Разработчики могут читать, экспортировать и удалять записи для каждого пользователя, а также задавать конвейеру правила отбора — например, сохранять постоянные предпочтения и пропускать разовые заметки об отладке. Память и сессии можно подключить через CLI Agent Bricks.
Databricks связывает реализацию с исследовательской архитектурой MemCurrent. Во внутреннем тесте на корпоративных задачах агенты с такой памятью проходили примерно втрое больше заданий и использовали на 31% меньше токенов, чем агенты без памяти. Это результат собственного бенчмарка компании при конкретной конфигурации, а не универсальная гарантия качества или экономии для любых агентов.
