論文の概要: MemAdapter: Fast Alignment across Agent Memory Paradigms via Generative Subgraph Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08369v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 08:09:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.119894
• Title: MemAdapter: Fast Alignment across Agent Memory Paradigms via Generative Subgraph Retrieval
• Title（参考訳）: MemAdapter: 生成サブグラフ検索によるエージェントメモリパラダイム間の高速アライメント
• Authors: Xin Zhang, Kailai Yang, Chenyue Li, Hao Li, Qiyu Wei, Jun'ichi Tsujii, Sophia Ananiadou,
• Abstract要約: メモリメカニズムはLLMベースのエージェントの中核的なコンポーネントであり、長期のコンテキスト上での推論と知識発見を可能にする。 既存のエージェントメモリシステムは通常、密結合した検索手法で分離されたパラダイムで設計される。 MemAdapterは、エージェントメモリパラダイム間の高速アライメントを可能にするメモリ検索フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.68006224976726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Memory mechanism is a core component of LLM-based agents, enabling reasoning and knowledge discovery over long-horizon contexts. Existing agent memory systems are typically designed within isolated paradigms (e.g., explicit, parametric, or latent memory) with tightly coupled retrieval methods that hinder cross-paradigm generalization and fusion. In this work, we take a first step toward unifying heterogeneous memory paradigms within a single memory system. We propose MemAdapter, a memory retrieval framework that enables fast alignment across agent memory paradigms. MemAdapter adopts a two-stage training strategy: (1) training a generative subgraph retriever from the unified memory space, and (2) adapting the retriever to unseen memory paradigms by training a lightweight alignment module through contrastive learning. This design improves the flexibility for memory retrieval and substantially reduces alignment cost across paradigms. Comprehensive experiments on three public evaluation benchmarks demonstrate that the generative subgraph retriever consistently outperforms five strong agent memory systems across three memory paradigms and agent model scales. Notably, MemAdapter completes cross-paradigm alignment within 13 minutes on a single GPU, achieving superior performance over original memory retrievers with less than 5% of training compute. Furthermore, MemAdapter enables effective zero-shot fusion across memory paradigms, highlighting its potential as a plug-and-play solution for agent memory systems.
• Abstract（参考訳）: メモリメカニズムはLLMベースのエージェントの中核的なコンポーネントであり、長期のコンテキスト上での推論と知識発見を可能にする。 既存のエージェントメモリシステムは、通常、分離されたパラダイム(例えば、明示的、パラメトリック、潜時メモリ)の中で設計されており、相互パラダイムの一般化と融合を妨げる厳密な結合された検索方法がある。 本研究では,単一メモリシステムにおける異種メモリパラダイムの統一に向けた第一歩を踏み出す。 本稿では,エージェントメモリパラダイム間の高速アライメントを実現するメモリ検索フレームワークであるMemAdapterを提案する。 MemAdapterは、(1)生成サブグラフレトリバーを統一メモリ空間からトレーニングし、(2)軽量アライメントモジュールをコントラスト学習でトレーニングすることで、未確認メモリパラダイムにレトリバーを適応させる2段階のトレーニング戦略を採用する。 この設計はメモリ検索の柔軟性を改善し、パラダイム間のアライメントコストを大幅に削減する。 3つの公開評価ベンチマークの総合的な実験により、生成サブグラフレトリバーは3つのメモリパラダイムとエージェントモデルスケールで5つの強力なエージェントメモリシステムより一貫して優れていることが示された。 特に、MemAdapterは1つのGPU上で13分以内の並列アライメントを完了し、トレーニング計算の5%未満で元のメモリレトリバーよりも優れたパフォーマンスを実現している。 さらに、MemAdapterはメモリパラダイム間の効率的なゼロショット融合を可能にし、エージェントメモリシステムのためのプラグアンドプレイソリューションとしての可能性を強調している。

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