論文の概要: Hierarchical Memory for High-Efficiency Long-Term Reasoning in LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22925v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 12:45:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.212961
• Title: Hierarchical Memory for High-Efficiency Long-Term Reasoning in LLM Agents
• Title（参考訳）: LLM剤の高効率長期推論のための階層記憶
• Authors: Haoran Sun, Shaoning Zeng,
• Abstract要約: 大規模言語モデルエージェント(LLMエージェント)のための階層型メモリアーキテクチャを提案する。 各メモリベクトルは、次の層のセマンティック関連サブメモリを指し示す位置インデックスが埋め込まれている。 推論フェーズにおいて、インデックスベースのルーティング機構は、網羅的な類似性計算を行うことなく、効率的な層間検索を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.04968632268433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term memory is one of the key factors influencing the reasoning capabilities of Large Language Model Agents (LLM Agents). Incorporating a memory mechanism that effectively integrates past interactions can significantly enhance decision-making and contextual coherence of LLM Agents. While recent works have made progress in memory storage and retrieval, such as encoding memory into dense vectors for similarity-based search or organizing knowledge in the form of graph, these approaches often fall short in structured memory organization and efficient retrieval. To address these limitations, we propose a Hierarchical Memory (H-MEM) architecture for LLM Agents that organizes and updates memory in a multi-level fashion based on the degree of semantic abstraction. Each memory vector is embedded with a positional index encoding pointing to its semantically related sub-memories in the next layer. During the reasoning phase, an index-based routing mechanism enables efficient, layer-by-layer retrieval without performing exhaustive similarity computations. We evaluate our method on five task settings from the LoCoMo dataset. Experimental results show that our approach consistently outperforms five baseline methods, demonstrating its effectiveness in long-term dialogue scenarios.
• Abstract（参考訳）: 長期記憶は、Large Language Model Agents (LLM Agents) の推論能力に影響を与える重要な要因の1つである。 過去のインタラクションを効果的に統合するメモリ機構を組み込むことで、LCMエージェントの意思決定とコンテキストコヒーレンスを大幅に向上させることができる。 最近の研究は、類似性に基づく検索やグラフの形で知識を整理するために、メモリを密度の高いベクトルに符号化するなど、メモリ記憶と検索の進歩を図っているが、これらの手法は、しばしば構造化されたメモリ構造と効率的な検索において不足する。 これらの制約に対処するため,LLMエージェントのための階層型メモリ(H-MEM)アーキテクチャを提案する。 各メモリベクトルは、次の層のセマンティック関連サブメモリを指し示す位置インデックスが埋め込まれている。 推論フェーズにおいて、インデックスベースのルーティング機構は、網羅的な類似性計算を行うことなく、効率的な層間検索を可能にする。 提案手法をLoCoMoデータセットから5つのタスク設定で評価する。 実験結果から,本手法は長期対話シナリオにおいて,5つの基本手法を一貫して上回り,その有効性を示した。

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