論文の概要: MMA: Multimodal Memory Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16493v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 14:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.615326
• Title: MMA: Multimodal Memory Agent
• Title（参考訳）: MMA:マルチモーダルメモリエージェント
• Authors: Yihao Lu, Wanru Cheng, Zeyu Zhang, Hao Tang,
• Abstract要約: 長期的なエージェントは外部メモリに依存するが、類似性の表面は不安定、低クレーディビリティ、あるいは矛盾するアイテムであり、過信のエラーを引き起こす可能性がある。 本稿では,検索した各メモリ項目に信頼性スコアを割り当てるマルチモーダルメモリエージェント(MMA)を提案する。 このフレームワークを用いて、エージェントが基盤モデルから潜在的な視覚バイアスを継承する方法を明らかにする「ビジュアルプレースボ効果」を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.124790246837485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Long-horizon multimodal agents depend on external memory; however, similarity-based retrieval often surfaces stale, low-credibility, or conflicting items, which can trigger overconfident errors. We propose Multimodal Memory Agent (MMA), which assigns each retrieved memory item a dynamic reliability score by combining source credibility, temporal decay, and conflict-aware network consensus, and uses this signal to reweight evidence and abstain when support is insufficient. We also introduce MMA-Bench, a programmatically generated benchmark for belief dynamics with controlled speaker reliability and structured text-vision contradictions. Using this framework, we uncover the "Visual Placebo Effect", revealing how RAG-based agents inherit latent visual biases from foundation models. On FEVER, MMA matches baseline accuracy while reducing variance by 35.2% and improving selective utility; on LoCoMo, a safety-oriented configuration improves actionable accuracy and reduces wrong answers; on MMA-Bench, MMA reaches 41.18% Type-B accuracy in Vision mode, while the baseline collapses to 0.0% under the same protocol. Code: https://github.com/AIGeeksGroup/MMA.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾンのマルチモーダルエージェントは外部記憶に依存するが、類似性に基づく検索は、しばしば不安定、低クレーダビリティ、または矛盾するアイテムを表面化し、過度に信頼されたエラーを引き起こす。 本稿では,MMA(Multimodal Memory Agent)を提案する。MMA(Multimodal Memory Agent)は,ソースの信頼性,時間的減衰,コンフリクト対応ネットワークのコンセンサスを組み合わせた動的信頼性スコアを付与する。 また、MMA-Benchは、話者の信頼性と構造化されたテキストビジョンの矛盾を制御した、信念力学のためのプログラム的に生成されたベンチマークである。 このフレームワークを用いて、RAGベースのエージェントが基礎モデルから潜在的な視覚バイアスを継承する方法を明らかにする「ビジュアルプレースボ効果」を明らかにする。 FEVERでは、MMAはばらつきを35.2%減らし、選択性を向上させるとともに、ベースラインの精度と一致し、ロコモでは、安全指向の構成によりアクション可能な精度が向上し、間違った答えが得られ、MMA-Benchでは、MMAはビジョンモードで41.18%のタイプBの精度に到達し、ベースラインは同じプロトコルで0.0%に崩壊する。 コード:https://github.com/AIGeeksGroup/MMA。

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