論文の概要: Cost and accuracy of long-term graph memory in distributed LLM-based multi-agent systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07978v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 20:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.936006
• Title: Cost and accuracy of long-term graph memory in distributed LLM-based multi-agent systems
• Title（参考訳）: LLMを用いた分散マルチエージェントシステムにおける長期グラフメモリのコストと精度
• Authors: Benedict Wolff, Jacopo Bennati,
• Abstract要約: 本研究では,ベクトルベースのメモリフレームワークであるmem0とグラフベースの知識グラフであるGraphitiを比較したフレキシブルなテストベッドを提案する。 その結果、mem0はGraphitiの効率を著しく上回り、ロード時間の短縮、リソース消費の低減、ネットワークオーバーヘッドの最小化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Distributed multi-agent systems use large language models to enable collaborative intelligence while preserving privacy, yet systematic evaluations of long-term memory under network constraints remain limited. This study presents a flexible testbed comparing mem0, a vector-based memory framework, and Graphiti, a graph-based knowledge graph, using the LOCOMO long-context benchmark. Experiments were conducted under unconstrained and constrained network conditions, measuring computational, financial, and accuracy metrics. Results indicate that mem0 significantly outperforms Graphiti in efficiency, with faster loading times, lower resource consumption, and minimal network overhead, while accuracy differences are not statistically significant. Applying a statistical pareto efficiency framework, mem0 is identified as the optimal choice that balances cost and accuracy in DMAS.
• Abstract（参考訳）: 分散マルチエージェントシステムは、プライバシーを維持しながら協調的なインテリジェンスを可能にするために大きな言語モデルを使用するが、ネットワーク制約下での長期記憶の体系的評価は限定的のままである。 本研究では,ベクトルベースのメモリフレームワークであるmem0とグラフベースの知識グラフであるGraphitiを比較し,LOCOMO長文ベンチマークを用いたフレキシブルなテストベッドを提案する。 実験は制約のない、制約のないネットワーク条件下で行われ、計算量、財務量、精度を計測した。 その結果、mem0はGraphitiの効率を著しく上回り、ロード時間の短縮、リソース消費の低減、ネットワークオーバーヘッドの最小化を実現しているが、精度の違いは統計的に有意ではない。 mem0は統計解析の効率の枠組みを応用し、DMASのコストと精度のバランスをとる最適な選択肢として同定される。

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