論文の概要: General Agentic Memory Via Deep Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18423v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 12:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.835201
• Title: General Agentic Memory Via Deep Research
• Title（参考訳）: ディープリサーチによる一般エージェントメモリ
• Authors: B. Y. Yan, Chaofan Li, Hongjin Qian, Shuqi Lu, Zheng Liu,
• Abstract要約: 我々は,textbf General Agentic memory (GAM) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 GAMは実行時にクライアントに最適化されたコンテキストを生成し、オフライン段階ではシンプルだが有用なメモリのみを保持する。 GAMは、既存のメモリシステムに対して様々なメモリ基底タスク完了シナリオを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.503470046367838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Memory is critical for AI agents, yet the widely-adopted static memory, aiming to create readily available memory in advance, is inevitably subject to severe information loss. To address this limitation, we propose a novel framework called \textbf{general agentic memory (GAM)}. GAM follows the principle of "\textbf{just-in time (JIT) compilation}" where it focuses on creating optimized contexts for its client at runtime while keeping only simple but useful memory during the offline stage. To this end, GAM employs a duo-design with the following components. 1) \textbf{Memorizer}, which highlights key historical information using a lightweight memory, while maintaining complete historical information within a universal page-store. 2) \textbf{Researcher}, which retrieves and integrates useful information from the page-store for its online request guided by the pre-constructed memory. This design allows GAM to effectively leverage the agentic capabilities and test-time scalability of frontier large language models (LLMs), while also facilitating end-to-end performance optimization through reinforcement learning. In our experimental study, we demonstrate that GAM achieves substantial improvement on various memory-grounded task completion scenarios against existing memory systems.
• Abstract（参考訳）: メモリはAIエージェントにとって重要なものだが、前もって簡単に利用可能なメモリを作成することを目的とした、広く推奨されている静的メモリは、必然的に深刻な情報損失を被っている。 この制限に対処するため,新しいフレームワークである \textbf{ general agentic memory (GAM) を提案する。 GAMは"\textbf{just-in time (JIT) compilation}"の原則に従い、オフライン段階ではシンプルだが有用なメモリだけを保持しながら、実行時にクライアントに最適化されたコンテキストを作成することに重点を置いている。 この目的のために、GAMは以下のコンポーネントを持つデュオ設計を採用している。 1) \textbf{Memorizer} は軽量メモリを用いて重要な履歴情報を強調表示し、万能ページストア内で完全な履歴情報を保持できる。 2) \textbf{Researcher} – 事前に構築されたメモリでガイドされたオンラインリクエストのためにページストアから有用な情報を検索し、統合する。 この設計により、GAMは、フロンティア大言語モデル(LLM)のエージェント機能とテスト時スケーラビリティを効果的に活用できると同時に、強化学習によるエンドツーエンドのパフォーマンス最適化を容易にする。 本研究では, GAMが既存のメモリシステムに対して, 様々なメモリグランドタスク完了シナリオにおいて, 大幅な改善を実現していることを示す。

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