論文の概要: AI Agents Need Memory Control Over More Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11653v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 18:01:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.254416
• Title: AI Agents Need Memory Control Over More Context
• Title（参考訳）: AIエージェントは、より多くのコンテキストでメモリ制御を必要とする
• Abstract要約: そこで本研究では,書き起こしのリプレイを,各ターンにオンライン更新された有界な内部状態に置き換えるバイオインスパイアされたメモリコントローラを提案する。 ACCは境界メモリを一貫して維持し、より安定したマルチターン動作を示す。 その結果,認知的圧縮は,長期的AIエージェントにおいて,信頼性の高い記憶制御のための実用的で効果的な基礎を提供することが示された。
• 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: AI agents are increasingly used in long, multi-turn workflows in both research and enterprise settings. As interactions grow, agent behavior often degrades due to loss of constraint focus, error accumulation, and memory-induced drift. This problem is especially visible in real-world deployments where context evolves, distractions are introduced, and decisions must remain consistent over time. A common practice is to equip agents with persistent memory through transcript replay or retrieval-based mechanisms. While convenient, these approaches introduce unbounded context growth and are vulnerable to noisy recall and memory poisoning, leading to unstable behavior and increased drift. In this work, we introduce the Agent Cognitive Compressor (ACC), a bio-inspired memory controller that replaces transcript replay with a bounded internal state updated online at each turn. ACC separates artifact recall from state commitment, enabling stable conditioning while preventing unverified content from becoming persistent memory. We evaluate ACC using an agent-judge-driven live evaluation framework that measures both task outcomes and memory-driven anomalies across extended interactions. Across scenarios spanning IT operations, cybersecurity response, and healthcare workflows, ACC consistently maintains bounded memory and exhibits more stable multi-turn behavior, with significantly lower hallucination and drift than transcript replay and retrieval-based agents. These results show that cognitive compression provides a practical and effective foundation for reliable memory control in long-horizon AI agents.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、研究と企業の両方で、長くて多ターンなワークフローでますます使われています。 相互作用が大きくなるにつれて、エージェントの動作は制約焦点の喪失、エラーの蓄積、メモリによるドリフトによって劣化する。 この問題は、コンテキストが進化し、混乱が生じ、意思決定が時間とともに一貫していなければならない現実世界のデプロイメントにおいて特に顕著である。 一般的なプラクティスは、転写再生または検索ベースのメカニズムを通じて、エージェントに永続的なメモリを割り当てることである。 便利ではあるが、これらのアプローチは境界のない文脈成長を導入し、騒々しいリコールや記憶障害に弱いため、不安定な振る舞いやドリフトの増加につながる。 本稿では,バイオインスパイアされたメモリコントローラであるAgen Cognitive Compressor(ACC)を紹介する。 ACCはアーティファクトリコールを状態コミットから分離し、安定した条件付けを可能にし、未検証のコンテンツが永続的なメモリになるのを防ぐ。 我々は,タスク結果とメモリ駆動異常の両方を測定するエージェント・ジャッジ駆動型実時間評価フレームワークを用いてACCを評価した。 ITオペレーション、サイバーセキュリティ対応、医療ワークフローにまたがるシナリオ全体で、ACCは境界メモリを一貫して維持し、より安定したマルチターン動作を示す。 これらの結果から,認知的圧縮は,長期的AIエージェントにおける信頼性記憶制御の実践的かつ効果的な基礎を提供することが示された。

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