論文の概要: LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03036v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 03:03:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.209876
• Title: LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: LatentMem: マルチエージェントシステムのための遅延メモリのカスタマイズ
• Authors: Muxin Fu, Guibin Zhang, Xiangyuan Xue, Yafu Li, Zefeng He, Siyuan Huang, Xiaoye Qu, Yu Cheng, Yang Yang,
• Abstract要約: トークン効率のよいエージェント固有のメモリをカスタマイズするための学習可能なマルチエージェントメモリフレームワークであるLatentMemを提案する。 具体的には、生の相互作用軌跡を軽量な形式で記憶する体験銀行と、検索された経験とエージェント固有の文脈に基づいて条件付けられたコンパクトな潜時記憶を合成するメモリ作曲家とを備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.59989123744384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-powered multi-agent systems (MAS) demonstrate remarkable collective intelligence, wherein multi-agent memory serves as a pivotal mechanism for continual adaptation. However, existing multi-agent memory designs remain constrained by two fundamental bottlenecks: (i) memory homogenization arising from the absence of role-aware customization, and (ii) information overload induced by excessively fine-grained memory entries. To address these limitations, we propose LatentMem, a learnable multi-agent memory framework designed to customize agent-specific memories in a token-efficient manner. Specifically, LatentMem comprises an experience bank that stores raw interaction trajectories in a lightweight form, and a memory composer that synthesizes compact latent memories conditioned on retrieved experience and agent-specific contexts. Further, we introduce Latent Memory Policy Optimization (LMPO), which propagates task-level optimization signals through latent memories to the composer, encouraging it to produce compact and high-utility representations. Extensive experiments across diverse benchmarks and mainstream MAS frameworks show that LatentMem achieves a performance gain of up to $19.36$% over vanilla settings and consistently outperforms existing memory architectures, without requiring any modifications to the underlying frameworks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) を用いたマルチエージェントシステム (MAS) は、マルチエージェントメモリが連続的な適応のための重要なメカニズムであることを示す。 しかし、既存のマルチエージェントメモリ設計は、以下の2つの基本的なボトルネックによって制約されている。 一 役割意識のカスタマイズがないことによる記憶の均質化 (II)過度にきめ細かいメモリエントリによって引き起こされる情報過負荷。 これらの制約に対処するため,トークン効率のよいエージェント固有のメモリをカスタマイズするための学習可能なマルチエージェントメモリフレームワークであるLatentMemを提案する。 具体的には、生の相互作用軌跡を軽量な形式で記憶する体験銀行と、検索された経験とエージェント固有の文脈に基づいて条件付けられたコンパクトな潜時記憶を合成するメモリ作曲家とを備える。 さらに、潜時記憶によるタスクレベルの最適化信号を作曲家に伝播させ、コンパクトかつ高ユーティリティな表現を推奨する潜時記憶ポリシー最適化(LMPO)を導入する。 さまざまなベンチマークとメインストリームのMASフレームワークにわたる大規模な実験により、LatntMemはバニラ設定よりも最大19.36$%のパフォーマンス向上を実現し、基盤となるフレームワークの変更を必要とせず、既存のメモリアーキテクチャを一貫して上回っている。

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