論文の概要: A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12110v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 18:36:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:03.859150
• Title: A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents
• Title（参考訳）: A-MEM:LDMエージェントのエージェントメモリ
• Authors: Wujiang Xu, Zujie Liang, Kai Mei, Hang Gao, Juntao Tan, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、歴史的経験を活用するためにメモリシステムを必要とする。 現在のメモリシステムは基本的なストレージと検索を可能にするが、洗練されたメモリ構造は欠如している。 本稿では, LLMエージェントに対して, エージェント方式で動的に記憶を整理できる新しいエージェントメモリシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.50876509391843
• License:
• Abstract: While large language model (LLM) agents can effectively use external tools for complex real-world tasks, they require memory systems to leverage historical experiences. Current memory systems enable basic storage and retrieval but lack sophisticated memory organization, despite recent attempts to incorporate graph databases. Moreover, these systems' fixed operations and structures limit their adaptability across diverse tasks. To address this limitation, this paper proposes a novel agentic memory system for LLM agents that can dynamically organize memories in an agentic way. Following the basic principles of the Zettelkasten method, we designed our memory system to create interconnected knowledge networks through dynamic indexing and linking. When a new memory is added, we generate a comprehensive note containing multiple structured attributes, including contextual descriptions, keywords, and tags. The system then analyzes historical memories to identify relevant connections, establishing links where meaningful similarities exist. Additionally, this process enables memory evolution - as new memories are integrated, they can trigger updates to the contextual representations and attributes of existing historical memories, allowing the memory network to continuously refine its understanding. Our approach combines the structured organization principles of Zettelkasten with the flexibility of agent-driven decision making, allowing for more adaptive and context-aware memory management. Empirical experiments on six foundation models show superior improvement against existing SOTA baselines. The source code is available at https://github.com/WujiangXu/AgenticMemory.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは複雑な現実世界のタスクに外部ツールを効果的に利用することができるが、過去の経験を活用するにはメモリシステムが必要である。 現在のメモリシステムは、基本的なストレージと検索を可能にするが、グラフデータベースを組み込もうとする最近の試みにもかかわらず、洗練されたメモリ構造が欠如している。 さらに、これらのシステムの固定操作と構造は、様々なタスクにまたがる適応性を制限する。 この制限に対処するために, LLMエージェントをエージェント的に動的に記憶を整理できる新しいエージェントメモリシステムを提案する。 Zettelkasten法の基本原理に従って,動的インデックス化とリンクによる相互接続型知識ネットワークを構築するメモリシステムを設計した。 新しいメモリを追加すると、コンテキスト記述、キーワード、タグを含む複数の構造化属性を含む包括的なノートを生成する。 その後、システムは過去の記憶を分析し、関連する関係を識別し、意味のある類似点が存在するリンクを確立する。 さらに、このプロセスはメモリの進化を可能にする。新しいメモリが統合されるにつれて、既存のメモリのコンテキスト表現や属性の更新をトリガーし、メモリネットワークはその理解を継続的に洗練することができる。 我々のアプローチは、Zettelkastenの構造化組織原則とエージェント駆動による意思決定の柔軟性を組み合わせることで、より適応的でコンテキスト対応のメモリ管理を可能にします。 6つの基礎モデルに関する実証実験は、既存のSOTAベースラインに対して優れた改善を示す。 ソースコードはhttps://github.com/WujiangXu/AgenticMemoryで入手できる。

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