論文の概要: SEDM: Scalable Self-Evolving Distributed Memory for Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09498v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 14:37:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.42492
• Title: SEDM: Scalable Self-Evolving Distributed Memory for Agents
• Title（参考訳）: SEDM: エージェントのためのスケーラブルな自己進化型分散メモリ
• Authors: Haoran Xu, Jiacong Hu, Ke Zhang, Lei Yu, Yuxin Tang, Xinyuan Song, Yiqun Duan, Lynn Ai, Bill Shi,
• Abstract要約: SEDMは、メモリをパッシブリポジトリからアクティブな自己最適化コンポーネントに変換する検証可能で適応的なフレームワークである。 また,SEDMは,強いメモリベースラインに比べてトークンオーバーヘッドを低減しつつ,推論精度を向上することを示した。 結果は、SEDMをオープンエンドのマルチエージェントコラボレーションのためのスケーラブルで持続可能なメモリメカニズムとして強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.182291416527764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term multi-agent systems inevitably generate vast amounts of trajectories and historical interactions, which makes efficient memory management essential for both performance and scalability. Existing methods typically depend on vector retrieval and hierarchical storage, yet they are prone to noise accumulation, uncontrolled memory expansion, and limited generalization across domains. To address these challenges, we present SEDM, Self-Evolving Distributed Memory, a verifiable and adaptive framework that transforms memory from a passive repository into an active, self-optimizing component. SEDM integrates verifiable write admission based on reproducible replay, a self-scheduling memory controller that dynamically ranks and consolidates entries according to empirical utility, and cross-domain knowledge diffusion that abstracts reusable insights to support transfer across heterogeneous tasks. Evaluations on benchmark datasets demonstrate that SEDM improves reasoning accuracy while reducing token overhead compared with strong memory baselines, and further enables knowledge distilled from fact verification to enhance multi-hop reasoning. The results highlight SEDM as a scalable and sustainable memory mechanism for open-ended multi-agent collaboration. The code will be released in the later stage of this project.
• Abstract（参考訳）: 長期のマルチエージェントシステムは、必然的に大量のトラジェクトリと履歴的相互作用を発生させるため、パフォーマンスとスケーラビリティの両方に効率的なメモリ管理が不可欠である。 既存の手法は一般にベクトル検索と階層記憶に依存しているが、ノイズ蓄積、制御不能なメモリ拡張、ドメイン間の一般化が制限される傾向がある。 これらの課題に対処するために、SEDM、Self-Evolving Distributed Memoryという、受動的リポジトリからアクティブな自己最適化コンポーネントにメモリを変換する検証可能な、適応的なフレームワークを紹介します。 SEDMは、再現可能なリプレイに基づく検証可能な書き込み入力と、経験的ユーティリティに従ってエントリを動的にランク付けして統合する自己スケジューリングメモリコントローラと、異種タスク間の転送をサポートするために再利用可能な洞察を抽象化するクロスドメイン知識拡散を統合している。 ベンチマークデータセットの評価では、SEDMは、強いメモリベースラインと比較してトークンオーバーヘッドを低減しつつ、推論精度を向上し、さらに事実検証から抽出した知識を活用し、マルチホップ推論を強化することが示されている。 その結果、SEDMは、オープンエンドのマルチエージェントコラボレーションのためのスケーラブルで持続可能なメモリメカニズムとして注目されている。 コードはこのプロジェクトの後半でリリースされる。

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