Fugu-MT 論文翻訳(概要): MARS: Memory-Enhanced Agents with Reflective Self-improvement

論文の概要: MARS: Memory-Enhanced Agents with Reflective Self-improvement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19271v1
Date: Tue, 25 Mar 2025 02:05:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-26 16:52:12.021075
Title: MARS: Memory-Enhanced Agents with Reflective Self-improvement
Title（参考訳）: MARS: 反射型自己改善型記憶増強剤
Authors: Xuechen Liang, Meiling Tao, Yinghui Xia, Jianhui Wang, Kun Li, Yijin Wang, Jingsong Yang, Tianyu Shi, Yuantao Wang, Miao Zhang, Xueqian Wang,
Abstract要約: 本稿では,リフレクティブ自己改善型メモリ強化エージェントを提案する。フレームワークは、User、Assistant、Checkerの3つのエージェントで構成されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.974715067869877
License:
Abstract: Large language models (LLMs) have made significant advances in the field of natural language processing, but they still face challenges such as continuous decision-making, lack of long-term memory, and limited context windows in dynamic environments. To address these issues, this paper proposes an innovative framework Memory-Enhanced Agents with Reflective Self-improvement. The MARS framework comprises three agents: the User, the Assistant, and the Checker. By integrating iterative feedback, reflective mechanisms, and a memory optimization mechanism based on the Ebbinghaus forgetting curve, it significantly enhances the agents capabilities in handling multi-tasking and long-span information.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げているが、継続的な意思決定、長期記憶の欠如、動的環境における限られたコンテキストウィンドウといった課題に直面している。これらの課題に対処するために,リフレクティブ自己改善を伴うメモリ強化エージェントの革新的フレームワークを提案する。 MARSフレームワークは、User、Assistant、Checkerの3つのエージェントで構成される。繰り返しフィードバック、反射機構、エビングハウスの忘れ曲線に基づくメモリ最適化機構を統合することにより、マルチタスクや長期情報の処理におけるエージェント機能を大幅に強化する。

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