Databricks: introductie van agentgeheugen

Samenvatting

Databricks Agent Memory geeft Agent Bricks geheugen voor feiten, voorkeuren en workflows en is nu als bèta beschikbaar.

Databricks Agent Memory bewaart context voor agents

Databricks introduceert Agent Memory binnen Agent Bricks, het ontwikkelplatform voor agents. De functie slaat feiten, gebruikersvoorkeuren en workflows op, zodat een agent eerdere context niet telkens opnieuw hoeft af te leiden. Agent Memory draait op Lakebase en gebruikt de MemCurrent-architectuur van Databricks Research.

MemCurrent combineert drie manieren om geheugen te beheren: plugins die context automatisch laden en registreren, tools die een agent op verzoek aanroept en een offline dreaming-pijplijn die geheugen op de achtergrond samenvoegt. Databricks maakt de bèta beschikbaar binnen Agent Bricks, naast onder meer agent hosting, Databricks Sandbox, Unity Gateway, MCP-servers en tracing en evaluatie.

Agent Memory pakt kosten van stateless agents aan

Zonder geheugen zoekt een agent bekende informatie opnieuw op. Dat gaat niet alleen om technische feiten, zoals de tabel met gebruiksgegevens, maar ook om voorkeuren en definities die een gebruiker eerder heeft uitgelegd. In een beschreven sessie waren elf tool calls, acht subagents en bijna zes minuten nodig om een vraag over de beste klanten van een product te beantwoorden. Zonder geheugen zou die inspanning de volgende dag opnieuw beginnen.

Databricks meldt in interne benchmarks dat de geheugenarchitectuur de agent pass rate op echte enterprise-taken verdrievoudigde en 31 procent minder tokens gebruikte. De vergelijking met volledige gespreksgeschiedenis laat bovendien zien dat die aanpak ongeveer twaalf keer meer inputtokens per vraag gebruikte bij dezelfde nauwkeurigheid. Zelf geheugen bouwen met object storage of een vector database vraagt volgens Databricks daarnaast om extractie, deduplicatie, terughalen en toegangsbeheer.

Concrete takeaway voor Databricks Agent Memory

Test de bèta met een terugkerende agenttaak en meet afzonderlijk pass rate, tokengebruik en de herkomst van opgeslagen herinneringen. Controleer vooral hoe tegenstrijdige of verouderde feiten worden opgespoord voordat je geheugen aan productieprocessen koppelt.