論文の概要: TiMem: Temporal-Hierarchical Memory Consolidation for Long-Horizon Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02845v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 09:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.867066
• Title: TiMem: Temporal-Hierarchical Memory Consolidation for Long-Horizon Conversational Agents
• Title（参考訳）: TiMem:長期会話エージェントのための時間階層記憶統合
• Authors: Kai Li, Xuanqing Yu, Ziyi Ni, Yi Zeng, Yao Xu, Zheqing Zhang, Xin Li, Jitao Sang, Xiaogang Duan, Xuelei Wang, Chengbao Liu, Jie Tan,
• Abstract要約: テンポラルメモリツリー(TMT)を通して会話を整理する時間階層型メモリフレームワークTiMemを提案する。 TiMemの特徴は3つのコア特性である。(1)TMTによる時間的階層構造、(2)微調整なしで階層レベルのメモリ統合を可能にする意味誘導統合、(3)複雑さの異なるクエリ間のバランスと効率のバランスをとる複雑性認識メモリリコールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.793564520129348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-horizon conversational agents have to manage ever-growing interaction histories that quickly exceed the finite context windows of large language models (LLMs). Existing memory frameworks provide limited support for temporally structured information across hierarchical levels, often leading to fragmented memories and unstable long-horizon personalization. We present TiMem, a temporal--hierarchical memory framework that organizes conversations through a Temporal Memory Tree (TMT), enabling systematic memory consolidation from raw conversational observations to progressively abstracted persona representations. TiMem is characterized by three core properties: (1) temporal--hierarchical organization through TMT; (2) semantic-guided consolidation that enables memory integration across hierarchical levels without fine-tuning; and (3) complexity-aware memory recall that balances precision and efficiency across queries of varying complexity. Under a consistent evaluation setup, TiMem achieves state-of-the-art accuracy on both benchmarks, reaching 75.30% on LoCoMo and 76.88% on LongMemEval-S. It outperforms all evaluated baselines while reducing the recalled memory length by 52.20% on LoCoMo. Manifold analysis indicates clear persona separation on LoCoMo and reduced dispersion on LongMemEval-S. Overall, TiMem treats temporal continuity as a first-class organizing principle for long-horizon memory in conversational agents.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾンの会話エージェントは、大きな言語モデル(LLM)の有限コンテキストウインドウを急速に超える、成長を続ける相互作用履歴を管理する必要がある。 既存のメモリフレームワークは、階層的なレベルにわたって時間的に構造化された情報を限定的にサポートし、しばしば断片化されたメモリと不安定なロングホライゾンパーソナライゼーションをもたらす。 本稿では, 時間的階層型メモリフレームワークであるTiMemについて述べる。TMTによる時間的階層化, 2) 微調整なしで階層レベルのメモリ統合を可能にする意味誘導型メモリ統合, (3) 複雑度のあるクエリ間の精度と効率のバランスをとる複雑性認識メモリの3つのコア特性を特徴とする。 一貫性のある評価設定の下で、TiMemは両方のベンチマークで最先端の精度を達成し、LoCoMoでは75.30%、LongMemEval-Sでは76.88%に達した。 評価されたすべてのベースラインを上回り、LoCoMoではリコールされたメモリ長を52.20%削減した。 マニフォールド解析は, LoCoMo上での明確なペルソナ分離とLongMemEval-Sでの分散低減を示す。 全体として、TiMemは、会話エージェントにおける長期記憶のための一級組織原則として、時間的連続性を扱う。

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