Agent Memory Leaderboard（AML）作为面向长期智能体记忆的开放评测平台，目前已开启第二期评测报名，邀请全球研究人员、开发者、开源团队、商业 AI 公司及个人开发者参与，共同评估 Agent Memory 系统的实际能力。
随着 AI Agent 从一次性交互走向更长期、更复杂的任务，持续保留并利用过往经验的重要性日益提升。但 Agent Memory 的评测仍面临挑战，不同系统往往采用不同的数据集、检索方法、Prompt 和评分方式，使得横向比较并不容易。
AML 提供了一个开放、可复现的统一评测框架，用于比较不同 Agent Memory 系统。参赛方提供标准化的 Add 和 Search API，AML 则负责后续的 Answer、Evaluation、结果审核及排行榜发布。评测结果将按照赛道、参赛组别、版本及评测周期分别呈现，为结果提供清晰的评测背景。
第一期奠定势头，推动智能体记忆评测进入下一阶段
AML第一期吸引了全球AI与开发者社区的强烈关注，超过100支团队参与，数十个记忆系统完成了官方评测。AML官网累计访问量超过30万次，其Hugging Face Space在当期登上Spaces趋势榜榜首。
在此基础上，第二期进一步扩大了评测范围，覆盖更广泛的智能体记忆能力和真实应用场景。
第二期扩展至三大评测赛道
第二期将 Agent Memory 评测扩展至 Textual Memory、Coding Memory 和 Multimodal Memory 三大赛道。
Textual Memory 主要评测系统处理长对话及跨会话历史的能力，包括事实信息、多跳关系、时间信息、个性化、规则遵循、治理及流式记忆等。Coding Memory 重点评估系统能否检索并复用历史工程经验，包括实现背景、调试经验、失败案例、测试及技术决策等。Multimodal Memory 则评测系统处理文本与图像记忆及相关证据的能力。
第二期设有 Open-source Methods 和 Commercial Products 两个独立组别，面向全球研究人员、开源团队、商业 AI 团队及个人开发者开放，且免费参与。
符合条件的开源团队将角逐超过15万元的总奖金，每个赛道的第一名将获得2万元奖金。
参赛申请及完整材料须于 2026年10月31日23:59（UTC+8）前提交；本期评测将于 11月4日23:59（UTC+8）停止，结果预计 11 月中旬公布。
构建开放的 Agent Memory 评测层
随着 AI Agent 承担越来越长期的任务，一个重要问题正在从“Agent 能否访问更多上下文”，转向“Agent 能否真正有效利用过去的经验”。
AML 为这一新兴能力提供独立的评测层。参与者可以自主控制其记忆系统及检索基础设施，而 AML 则提供统一的下游评测与比较框架。
AML 邀请全球研究人员、开源开发者、商业 AI 团队及个人开发者参与第二期评测，共同推动 Agent Memory 评测标准和生态的发展。
