論文の概要: MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24704v1
- Date: Mon, 29 Sep 2025 12:33:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.978472
- Title: MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents
- Title（参考訳）: MemGen: 自己進化エージェントのための生成潜在メモリを織る
- Authors: Guibin Zhang, Muxin Fu, Shuicheng Yan,
- Abstract要約: 本稿では,エージェントに人間的な認知機能を持たせる動的生成記憶フレームワークであるMemGenを提案する。
MemGenは、エージェントが推論を通して潜在記憶をリコールし、増大させ、記憶と認知の密接なサイクルを生み出すことを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.1835920227202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agent memory shapes how Large Language Model (LLM)-powered agents, akin to the human brain, progressively refine themselves through environment interactions. Existing paradigms remain constrained: parametric memory forcibly adjusts model parameters, and retrieval-based memory externalizes experience into structured databases, yet neither captures the fluid interweaving of reasoning and memory that underlies human cognition. To address this gap, we propose MemGen, a dynamic generative memory framework that equips agents with a human-esque cognitive faculty. It consists of a \textit{memory trigger}, which monitors the agent's reasoning state to decide explicit memory invocation, and a \textit{memory weaver}, which takes the agent's current state as stimulus to construct a latent token sequence as machine-native memory to enrich its reasoning. In this way, MemGen enables agents to recall and augment latent memory throughout reasoning, producing a tightly interwoven cycle of memory and cognition. Extensive experiments across eight benchmarks show that MemGen surpasses leading external memory systems such as ExpeL and AWM by up to $38.22\%$, exceeds GRPO by up to $13.44\%$, and exhibits strong cross-domain generalization ability. More importantly, we find that without explicit supervision, MemGen spontaneously evolves distinct human-like memory faculties, including planning memory, procedural memory, and working memory, suggesting an emergent trajectory toward more naturalistic forms of machine cognition.
- Abstract（参考訳）: エージェントメモリは、人間の脳に似た、LLM(Large Language Model)駆動のエージェントが環境相互作用を通じて徐々に洗練していく様子を形作る。
パラメトリックメモリはモデルパラメータを強制的に調整し、検索ベースのメモリは経験を構造化データベースに外部化する。
このギャップに対処するために,エージェントに人間的な認知機能を持たせる動的生成記憶フレームワークであるMemGenを提案する。
これは、明示的なメモリ呼び出しを決定するためにエージェントの推論状態を監視する \textit{Memory trigger} と、エージェントの現在の状態を刺激として取り出して、マシンネイティブなメモリとして潜在トークンシーケンスを構築する \textit{Memory weaver} で構成されている。
このようにして、MemGenはエージェントが推論を通して潜在記憶をリコールし、増強し、記憶と認知の密接なサイクルを生み出すことができる。
8つのベンチマークにわたる大規模な実験により、MemGenはExpeLやAWMのような主要な外部メモリシステムを最大38.22 %$で、GRPOを最大13.44 %$で上回り、クロスドメインの一般化能力を示す。
さらに重要なことは、MemGenが明示的な監督なしに、計画記憶、手続き記憶、作業記憶など、自然に人間に似た記憶能力が進化し、より自然主義的なマシン認知への創発的な軌道を示唆していることである。
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