論文の概要: Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19413v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 01:46:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.283396
• Title: Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory
• Title（参考訳）: Mem0: スケーラブルな長期メモリでプロダクション対応AIエージェントを構築する
• Authors: Prateek Chhikara, Dev Khant, Saket Aryan, Taranjeet Singh, Deshraj Yadav,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈的に一貫性のある応答を生成する際、顕著な進歩を示した。 しかし、それらの固定されたコンテキストウィンドウは、長時間のマルチセッション対話に対する一貫性を維持するための根本的な課題を生じさせる。 私たちはMem0というスケーラブルなメモリ中心アーキテクチャを導入し、進行中の会話から健全な情報を動的に抽出し、統合し、取得することでこの問題に対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5584627289325719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable prowess in generating contextually coherent responses, yet their fixed context windows pose fundamental challenges for maintaining consistency over prolonged multi-session dialogues. We introduce Mem0, a scalable memory-centric architecture that addresses this issue by dynamically extracting, consolidating, and retrieving salient information from ongoing conversations. Building on this foundation, we further propose an enhanced variant that leverages graph-based memory representations to capture complex relational structures among conversational elements. Through comprehensive evaluations on LOCOMO benchmark, we systematically compare our approaches against six baseline categories: (i) established memory-augmented systems, (ii) retrieval-augmented generation (RAG) with varying chunk sizes and k-values, (iii) a full-context approach that processes the entire conversation history, (iv) an open-source memory solution, (v) a proprietary model system, and (vi) a dedicated memory management platform. Empirical results show that our methods consistently outperform all existing memory systems across four question categories: single-hop, temporal, multi-hop, and open-domain. Notably, Mem0 achieves 26% relative improvements in the LLM-as-a-Judge metric over OpenAI, while Mem0 with graph memory achieves around 2% higher overall score than the base configuration. Beyond accuracy gains, we also markedly reduce computational overhead compared to full-context method. In particular, Mem0 attains a 91% lower p95 latency and saves more than 90% token cost, offering a compelling balance between advanced reasoning capabilities and practical deployment constraints. Our findings highlight critical role of structured, persistent memory mechanisms for long-term conversational coherence, paving the way for more reliable and efficient LLM-driven AI agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈的に一貫性のある応答を生成する際、顕著な進歩を見せている。 私たちはMem0というスケーラブルなメモリ中心アーキテクチャを導入し、進行中の会話から健全な情報を動的に抽出し、統合し、取得することでこの問題に対処します。 この基盤を基盤として,グラフベースのメモリ表現を利用して対話要素間の複雑な関係構造をキャプチャする拡張型を提案する。 LOCOMOベンチマークの総合評価を通じて,6つの基準カテゴリに対するアプローチを体系的に比較する。 (i)メモリ拡張システムを確立する。 (II) チャンクサイズやk値の異なる検索増強生成(RAG)。 (iii)会話履歴全体を処理するフルコンテキストアプローチ。 (iv)オープンソースのメモリソリューション。 (v)プロプライエタリなモデルシステム、及び (vi)専用メモリ管理プラットフォーム。 実験結果から,本手法は,シングルホップ,テンポラリ,マルチホップ,オープンドメインの4つのカテゴリにおいて,既存のメモリシステムよりも一貫して優れていることがわかった。 特に、Mem0はOpenAIよりもLLM-as-a-Judgeの相対的な改善を26%達成し、グラフメモリを備えたMem0はベース構成よりも2%高いスコアを得た。 精度の向上以外にも、フルコンテキスト法と比較して計算オーバーヘッドを著しく削減する。 特に、Mem0は91%低いp95レイテンシを実現し、90%以上のトークンコストを削減している。 我々の研究は、長期会話コヒーレンスのための構造化された永続的記憶機構の重要な役割を強調し、より信頼性が高く効率的なLLM駆動型AIエージェントへの道を開いた。

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