Память стала одной из самых востребованных функций диалоговых и агентных систем. Если пользователь регулярно обращается к ассистенту — для работы, консультаций, планирования, обучения или бытовых задач, — то от системы уже ожидают не просто хорошего общего ответа. От неё ждут, что она будет учитывать прошлые взаимодействия: помнить неизменные факты о пользователе, не терять важный контекст, обновлять устаревшую информацию и понимать, когда именно произошло то или иное событие.

При этом такая память о пользователе обычно не является встроенным свойством самой языковой модели. В прикладных продуктах её чаще добавляют как отдельный слой вокруг LLM: например, через RAG с долговременным хранилищем фактов (векторные или графовые базы памяти, профили пользователя, журналы событий) или агентные схемы — например, локальную файловую систему в духе Obsidian в сочетании с вызовом инструментов.

Из-за этого качество памяти становится не столько вопросом того, насколько хороша модель, сколько вопросом всей архитектуры: как система извлекает факты, что именно сохраняет, как разрешает противоречия, удаляет ли данные по запросу пользователя и как использует временной контекст.

Для русского языка до сих пор не хватало бенчмарка, который проверяет именно такие аспекты долгосрочной памяти в многосессионных диалогах. Поэтому мы сделали RUMBA — Russian User Memory Benchmark: русскоязычный бенчмарк для анализа способности диалоговых систем работать с долгосрочной памятью пользователя в реалистичных разговорных сценариях.