論文の概要: Intrinsic Memory Agents: Heterogeneous Multi-Agent LLM Systems through Structured Contextual Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08997v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 15:05:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.470751
• Title: Intrinsic Memory Agents: Heterogeneous Multi-Agent LLM Systems through Structured Contextual Memory
• Title（参考訳）: 内在記憶エージェント:構造記憶による異種多エージェントLDMシステム
• Authors: Sizhe Yuen, Francisco Gomez Medina, Ting Su, Yali Du, Adam J. Sobey,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)上に構築されたマルチエージェントシステムは、複雑な協調的な問題解決に非常に有望である。 しかし、それらは、メモリの一貫性を損なうコンテキストウィンドウの制限、役割の順守、手続き的整合性といった根本的な課題に直面します。 本稿では,エージェント固有のメモリを通じて,これらの制限に対処する新しいフレームワークであるIntrinsic Memory Agentsを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8482387279540555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems built on Large Language Models (LLMs) show exceptional promise for complex collaborative problem-solving, yet they face fundamental challenges stemming from context window limitations that impair memory consistency, role adherence, and procedural integrity. This paper introduces Intrinsic Memory Agents, a novel framework that addresses these limitations through structured agent-specific memories that evolve intrinsically with agent outputs. Specifically, our method maintains role-aligned memory templates that preserve specialized perspectives while focusing on task-relevant information. We benchmark our approach on the PDDL dataset, comparing its performance to existing state-of-the-art multi-agentic memory approaches and showing an improvement of 38.6\% with the highest token efficiency. An additional evaluation is performed on a complex data pipeline design task, we demonstrate that our approach produces higher quality designs when comparing 5 metrics: scalability, reliability, usability, cost-effectiveness and documentation with additional qualitative evidence of the improvements. Our findings suggest that addressing memory limitations through structured, intrinsic approaches can improve the capabilities of multi-agent LLM systems on structured planning tasks.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)上に構築されたマルチエージェントシステムは、複雑な協調的な問題解決に非常に期待できるが、メモリの一貫性を損なうコンテキストウィンドウの制限、役割の順守、手続き的整合性といった根本的な課題に直面している。 本稿では,エージェント出力を内在的に進化させる構造化されたエージェント固有のメモリを通じて,これらの制限に対処する新しいフレームワークであるIntrinsic Memory Agentsを紹介する。 具体的には,タスク関連情報に着目しながら,特別な視点を保った役割整合型メモリテンプレートを保守する。 我々はPDDLデータセットに対する我々のアプローチをベンチマークし、その性能を既存の最先端マルチエージェントメモリアプローチと比較し、最高トークン効率で38.6\%の改善を示した。 複雑なデータパイプライン設計タスクにおいて,拡張性,信頼性,ユーザビリティ,コスト効率,ドキュメントなど5つの指標を比較することで,より高品質な設計を実現していることを示す。 本研究は, 構造的, 内在的アプローチによるメモリ制限に対処することで, 構造的計画タスクにおけるマルチエージェントLLMシステムの能力を向上させることを示唆する。

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