📌 一句话总结：
本文提出 MedMemoryBench，用流式评测检验个性化医疗智能体记忆。其构建约 2,000 个会话、16,000 轮交互和 1,939 个问题，揭示现有记忆方法在复杂推理与噪声累积下明显退化。
🔍 背景问题：
面向真实个性化医疗场景，现有通用记忆评测难以覆盖高风险、长周期、强噪声的临床交互需求：
1️⃣ 医疗事实存在安全优先级差异，过敏史、禁忌用药、关键指标等信息不能被普通偏好类记忆淹没；
2️⃣ 慢病管理需要跨月甚至跨年的状态追踪，模型必须理解血糖、AHI、CPAP 使用时长等指标的动态演化；
3️⃣ 真实部署中的记忆是在线累积的，家庭代问、重复病史、泛健康咨询会持续注入噪声，导致 memory saturation。
💡 方法简介：
MedMemoryBench 首先基于去标识化真实临床画像构造 20 个慢病患者 profile，覆盖糖尿病、心血管、慢性呼吸系统疾病等场景，并扩展职业、生活方式、家庭背景等个性化属性。
作者生成一年期诊疗轨迹，并将疾病发展、检查、治疗、并发症、康复计划组织为时间—因果事件图，同时注入 allergy、contraindication、economic constraint 等高优先级 trap events。
在交互生成阶段，Patient Agent 与 Physician Agent 按事件图模拟多轮医患会话，每轮后自动抽取 memory summary 并反馈给后续会话，从而保持长程一致性。
评测采用 evaluate-while-constructing 流式协议：每隔 10 个 sessions 触发一次 checkpoint，模型只能使用当前已累积记忆回答问题，并在 Efficient Mode 与 Mixed Mode 下对比噪声导致的记忆饱和效应。
📊 实验结果：
在 MedMemoryBench 主结果中，Long-Context 在 Efficient setting 平均准确率最高，为 51.58%，但 Mixed setting 降至 38.75%；Letta 在记忆系统中表现最好，Efficient / Mixed 分别达到 51.21% / 41.55%。
复杂医疗推理仍是最大短板：在 MCD 多跳临床推理任务上，最强方法 Letta 也仅有 19.20% / 13.97%，说明现有 memory agent 难以稳定组合多个临床记忆节点。
噪声注入后几乎所有方法明显退化，例如 A-Mem 平均准确率从 44.84% 跌至 29.27%，LightMem 从 40.33% 跌至 27.31%，表明长期记忆若缺乏过滤机制，反而会损害推理鲁棒性。
响应质量分析显示，较高 Recall 并不必然带来更好答案；多种方法 hallucination rate 仍然很高，说明医疗记忆系统的风险不只来自”找不到证据”，也来自”证据不足时仍自信回答”。
✨ 一句话点评：
MedMemoryBench 用”流式记忆累积—医疗噪声饱和”的关系首次揭示了医疗智能体记忆评测的本质：真正决定可靠性的不是能存多少信息，而是在长期高噪声环境中能否持续保留关键临床事实——这意味着未来 memory agent 应当从”静态检索记忆”走向”安全优先的动态记忆治理”。
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