論文の概要: MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18746v1
• Date: Sun, 21 Dec 2025 14:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.486602
• Title: MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems
• Title（参考訳）: MemEvolve:エージェントメモリシステムのメタ進化
• Authors: Guibin Zhang, Haotian Ren, Chong Zhan, Zhenhong Zhou, Junhao Wang, He Zhu, Wangchunshu Zhou, Shuicheng Yan,
• Abstract要約: 自己進化型メモリシステムは、大型言語モデル(LLM)ベースのエージェントの進化パラダイムを前例のない形で再構築している。 MemeEvolveは、エージェントの経験的知識とメモリアーキテクチャを共同で進化させるメタ進化フレームワークである。 EvolveLabは、12の代表的なメモリシステムをモジュール設計空間に蒸留する、統一された自己進化型メモリである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.09735157017558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-evolving memory systems are unprecedentedly reshaping the evolutionary paradigm of large language model (LLM)-based agents. Prior work has predominantly relied on manually engineered memory architectures to store trajectories, distill experience, and synthesize reusable tools, enabling agents to evolve on the fly within environment interactions. However, this paradigm is fundamentally constrained by the staticity of the memory system itself: while memory facilitates agent-level evolving, the underlying memory architecture cannot be meta-adapted to diverse task contexts. To address this gap, we propose MemEvolve, a meta-evolutionary framework that jointly evolves agents' experiential knowledge and their memory architecture, allowing agent systems not only to accumulate experience but also to progressively refine how they learn from it. To ground MemEvolve in prior research and foster openness in future self-evolving systems, we introduce EvolveLab, a unified self-evolving memory codebase that distills twelve representative memory systems into a modular design space (encode, store, retrieve, manage), providing both a standardized implementation substrate and a fair experimental arena. Extensive evaluations on four challenging agentic benchmarks demonstrate that MemEvolve achieves (I) substantial performance gains, improving frameworks such as SmolAgent and Flash-Searcher by up to $17.06\%$; and (II) strong cross-task and cross-LLM generalization, designing memory architectures that transfer effectively across diverse benchmarks and backbone models.
• Abstract（参考訳）: 自己進化型メモリシステムは、大型言語モデル(LLM)ベースのエージェントの進化パラダイムを前例のない形で再構築している。 これまでの作業は、トラジェクトリを格納したり、経験を蒸留したり、再利用可能なツールを合成したりするために、手動で設計されたメモリアーキテクチャに大きく依存していた。 メモリはエージェントレベルの進化を促進するが、基礎となるメモリアーキテクチャは多様なタスクコンテキストにメタ適応できない。 このギャップに対処するために,エージェントの体験知識とメモリアーキテクチャを共同で進化させるメタ進化フレームワークであるMemEvolveを提案する。 本研究では,12個のメモリシステムをモジュール設計空間(エンコード,ストア,検索,管理)に蒸留し,標準化された実装基板と公正な実験アリーナの両方を提供する,統合自己進化型メモリコードベースであるEvolveLabを紹介する。 4つの挑戦的なエージェントベンチマークに対する大規模な評価は、MemEvolveが(I)大幅なパフォーマンス向上を達成し、SmolAgentやFlash-Searcherのようなフレームワークを最大17.06$%改善し、(II)強力なクロスタスクとクロスLLMの一般化、様々なベンチマークやバックボーンモデル間で効果的に転送するメモリアーキテクチャを設計していることを示している。

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