論文の概要: Memp: Exploring Agent Procedural Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06433v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 16:20:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.300926
• Title: Memp: Exploring Agent Procedural Memory
• Title（参考訳）: Memp: 手続き的メモリを探索するエージェント
• Authors: Runnan Fang, Yuan Liang, Xiaobin Wang, Jialong Wu, Shuofei Qiao, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは様々なタスクをこなすが、静的パラメータで手動で設計または絡み合うような不安定なプロシージャメモリに悩まされる。 本稿では,過去のエージェントの軌跡をステップバイステップの細粒度と高レベルなスクリプトライクな抽象化の両方に蒸留するMempを提案する。 メモリレポジトリが洗練されるにつれて、エージェントは着実に高い成功率と類似タスクの効率を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.41472703974935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) based agents excel at diverse tasks, yet they suffer from brittle procedural memory that is manually engineered or entangled in static parameters. In this work, we investigate strategies to endow agents with a learnable, updatable, and lifelong procedural memory. We propose Memp that distills past agent trajectories into both fine-grained, step-by-step instructions and higher-level, script-like abstractions, and explore the impact of different strategies for Build, Retrieval, and Update of procedural memory. Coupled with a dynamic regimen that continuously updates, corrects, and deprecates its contents, this repository evolves in lockstep with new experience. Empirical evaluation on TravelPlanner and ALFWorld shows that as the memory repository is refined, agents achieve steadily higher success rates and greater efficiency on analogous tasks. Moreover, procedural memory built from a stronger model retains its value: migrating the procedural memory to a weaker model yields substantial performance gains.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは様々なタスクをこなすが、静的パラメータで手動で設計または絡み合うような不安定なプロシージャメモリに悩まされる。 本研究は,学習可能な,アップグレード可能な,生涯にわたる手続き記憶でエージェントを養うための戦略について検討する。 本稿では,過去のエージェントのトラジェクトリを,詳細なステップバイステップの命令と高レベルなスクリプトライクな抽象化の両方に抽出し,ビルド,検索,手続き記憶の更新に対するさまざまな戦略の影響を探求するMempを提案する。 コンテントを継続的に更新し、修正し、非推奨にする動的レシスタンと組み合わせることで、このリポジトリは新たなエクスペリエンスとともにロックステップで進化する。 TravelPlannerとALFWorldの実証評価では、メモリレポジトリが洗練されると、エージェントは着実に高い成功率と類似タスクの効率が向上する。 さらに、より強力なモデルから構築されたプロシージャメモリは、その価値を保ち、プロシージャメモリをより弱いモデルに移行することで、大幅なパフォーマンス向上をもたらす。

関連論文リスト

• Hierarchical Memory for High-Efficiency Long-Term Reasoning in LLM Agents [19.04968632268433]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-23T12:45:44Z)
• FindingDory: A Benchmark to Evaluate Memory in Embodied Agents [49.89792845476579]
  本研究では,Habitatシミュレータに長距離エンボディタスクのための新しいベンチマークを導入する。 このベンチマークは、持続的なエンゲージメントとコンテキスト認識を必要とする60タスクにわたるメモリベースの機能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T17:06:28Z)
• Memory Layers at Scale [67.00854080570979]
  この研究はメモリ層を概念実証以上のものにし、現代の規模でその有用性を証明している。 ダウンストリームタスクでは、改善されたメモリ層で強化された言語モデルは、予算の2倍以上の高密度モデルよりも優れており、計算とパラメータの両方にマッチする場合の熟練モデルの混合も優れている。 最大128Bのメモリパラメータを持つスケーリング法則を1兆トークンまで事前訓練し,最大8Bパラメータを持つベースモデルと比較した,完全な並列化可能なメモリレイヤの実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T23:56:57Z)
• HiAgent: Hierarchical Working Memory Management for Solving Long-Horizon Agent Tasks with Large Language Model [39.169389255970806]
  HiAgentは、サブゴールをメモリチャンクとして活用して、LLM(Large Language Model)ベースのエージェントの動作メモリを階層的に管理するフレームワークである。 その結果,HiAgentは成功率を2倍に向上し,平均ステップ数を3.8倍に削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T17:59:49Z)
• MEMORYLLM: Towards Self-Updatable Large Language Models [101.3777486749529]
  既存のLarge Language Models (LLM) は通常、デプロイ後も静的のままである。 本稿では,変圧器と固定サイズのメモリプールを備えたモデルMEMORYLLMを紹介する。 MEMORYLLMは、テキスト知識を自己更新し、早期に注入された知識を記憶することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T07:14:11Z)
• Think Before You Act: Decision Transformers with Working Memory [44.18926449252084]
  決定変換器に基づく意思決定エージェントは、複数のタスクにまたがる一般化能力を示している。 この非効率性は、モデルがトレーニングを通してパラメータの振る舞いを記憶する忘れ現象に起因していると我々は主張する。 ダウンストリームタスクの情報を格納、ブレンド、検索するためのワーキングメモリモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T01:20:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。