論文の概要: Grounding Agent Memory in Contextual Intent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10702v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 18:55:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.285331
• Title: Grounding Agent Memory in Contextual Intent
• Title（参考訳）: 文脈インテントにおける接地エージェント記憶
• Abstract要約: STITCHは、各トラジェクトリステップに構造化された検索キュー、コンテキスト意図をインデックスし、現在のステップの意図にマッチして履歴を検索するメモリシステムである。 CAME-Benchは,現実的,動的,目標指向の軌道における文脈認識検索のベンチマークである。 分析の結果,意図インデクシングは検索ノイズを大幅に低減し,頑健なロングホライゾン推論のためのインテント・アウェア・メモリをサポートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.299598216046103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying large language models in long-horizon, goal-oriented interactions remains challenging because similar entities and facts recur under different latent goals and constraints, causing memory systems to retrieve context-mismatched evidence. We propose STITCH (Structured Intent Tracking in Contextual History), an agentic memory system that indexes each trajectory step with a structured retrieval cue, contextual intent, and retrieves history by matching the current step's intent. Contextual intent provides compact signals that disambiguate repeated mentions and reduce interference: (1) the current latent goal defining a thematic segment, (2) the action type, and (3) the salient entity types anchoring which attributes matter. During inference, STITCH filters and prioritizes memory snippets by intent compatibility, suppressing semantically similar but context-incompatible history. For evaluation, we introduce CAME-Bench, a benchmark for context-aware retrieval in realistic, dynamic, goal-oriented trajectories. Across CAME-Bench and LongMemEval, STITCH achieves state-of-the-art performance, outperforming the strongest baseline by 35.6%, with the largest gains as trajectory length increases. Our analysis shows that intent indexing substantially reduces retrieval noise, supporting intent-aware memory for robust long-horizon reasoning.
• Abstract（参考訳）: 長期にわたって大きな言語モデルをデプロイすることは、同じエンティティや事実が異なる遅延した目標や制約の下で再帰し、メモリシステムがコンテキストミスの証拠を取得するため、依然として困難である。 そこで本稿では,STITCH (Structured Intent Tracking in Contextual History) を提案する。 コンテキスト意図(Contextual intent)は、繰り返し言及を曖昧にし、干渉を減らすコンパクトな信号を提供する。(1) テーマセグメントを定義する現在の潜在目標、(2) アクションタイプ、(3) 属性が重要となる有能なエンティティタイプ。 推論中、STITCHはインテント互換性によってメモリスニペットをフィルタリングし優先順位付けし、意味論的に類似しているがコンテキスト非互換な履歴を抑圧する。 CAME-Benchは,現実的,動的,目標指向の軌道における文脈認識検索のベンチマークである。 CAME-Bench と LongMemEval 全体では、STITCH は最先端のパフォーマンスを達成し、軌道長が増大するにつれて、最強のベースラインを35.6%上回っている。 分析の結果,意図インデクシングは検索ノイズを大幅に低減し,頑健なロングホライゾン推論のためのインテント・アウェア・メモリをサポートした。

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