論文の概要: Live-Evo: Online Evolution of Agentic Memory from Continuous Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02369v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 17:34:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.325837
• Title: Live-Evo: Online Evolution of Agentic Memory from Continuous Feedback
• Title（参考訳）: Live-Evo: 継続的フィードバックによるエージェントメモリのオンライン進化
• Authors: Yaolun Zhang, Yiran Wu, Yijiong Yu, Qingyun Wu, Huazheng Wang,
• Abstract要約: textscLive-Evoは、時間とともにやってくるデータのストリームから学習するオンラインの自己進化型メモリシステムである。 textscLive-Evo decouples emphhowで起きたことは、Experience BankとMeta-Guideline Bankを通じて利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.767735032132347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents are increasingly equipped with memory, which are stored experience and reusable guidance that can improve task-solving performance. Recent \emph{self-evolving} systems update memory based on interaction outcomes, but most existing evolution pipelines are developed for static train/test splits and only approximate online learning by folding static benchmarks, making them brittle under true distribution shift and continuous feedback. We introduce \textsc{Live-Evo}, an online self-evolving memory system that learns from a stream of incoming data over time. \textsc{Live-Evo} decouples \emph{what happened} from \emph{how to use it} via an Experience Bank and a Meta-Guideline Bank, compiling task-adaptive guidelines from retrieved experiences for each task. To manage memory online, \textsc{Live-Evo} maintains experience weights and updates them from feedback: experiences that consistently help are reinforced and retrieved more often, while misleading or stale experiences are down-weighted and gradually forgotten, analogous to reinforcement and decay in human memory. On the live \textit{Prophet Arena} benchmark over a 10-week horizon, \textsc{Live-Evo} improves Brier score by 20.8\% and increases market returns by 12.9\%, while also transferring to deep-research benchmarks with consistent gains over strong baselines. Our code is available at https://github.com/ag2ai/Live-Evo.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、メモリがますます備わっており、メモリは記憶された経験と、タスク解決のパフォーマンスを改善する再利用可能なガイダンスである。 最近の \emph{self-evolving} システムは、インタラクション結果に基づいてメモリを更新するが、既存の進化パイプラインは、静的トレイン/テストの分割のために開発され、静的ベンチマークを折り畳み、オンライン学習を近似するだけで、真の分散シフトと継続的なフィードバックの下で不安定になる。 本稿では,時間とともにやってくるデータのストリームから学習するオンライン自己進化型メモリシステムである \textsc{Live-Evo} を紹介する。 Experience BankとMeta-Guideline Bankを通じて、各タスクに対して検索されたエクスペリエンスからタスク適応的ガイドラインをコンパイルする。 メモリをオンラインで管理するために、‘textsc{Live-Evo}’は、経験の重みを保ち、フィードバックから更新する。 10週間の地平線上でのライブ \textit{Prophet Arena} ベンチマークでは、 \textsc{Live-Evo} は Brier スコアを 20.8\% 改善し、市場リターンを 12.9\% 向上させ、一方で、強いベースラインよりも一貫した利得を持つディープリサーチベンチマークに移行している。 私たちのコードはhttps://github.com/ag2ai/Live-Evo.comから入手可能です。

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