論文の概要: Contextual Memory Virtualisation: DAG-Based State Management and Structurally Lossless Trimming for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22402v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 20:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.403335
• Title: Contextual Memory Virtualisation: DAG-Based State Management and Structurally Lossless Trimming for LLM Agents
• Title（参考訳）: 文脈記憶仮想化:DAGによる状態管理とLLMエージェントの無構造トリミング
• Abstract要約: 我々は,蓄積したLLM理解をバージョン管理状態として扱うシステムであるコンテキスト記憶仮想化(CMV)を提案する。 CMVはセッション履歴を、正式に定義されたスナップショット、ブランチ、トリムプリミティブを備えたDAG(Directed Acyclic Graph)としてモデル化する。 シングルユーザによるケーススタディ評価では、トリミングが迅速なキャッシュの下で経済的に有効であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models engage in extended reasoning tasks, they accumulate significant state -- architectural mappings, trade-off decisions, codebase conventions -- within the context window. This understanding is lost when sessions reach context limits and undergo lossy compaction. We propose Contextual Memory Virtualisation (CMV), a system that treats accumulated LLM understanding as version-controlled state. Borrowing from operating system virtual memory, CMV models session history as a Directed Acyclic Graph (DAG) with formally defined snapshot, branch, and trim primitives that enable context reuse across independent parallel sessions. We introduce a three-pass structurally lossless trimming algorithm that preserves every user message and assistant response verbatim while reducing token counts by a mean of 20% and up to 86% for sessions with significant overhead by stripping mechanical bloat such as raw tool outputs, base64 images, and metadata. A single-user case-study evaluation across 76 real-world coding sessions demonstrates that trimming remains economically viable under prompt caching, with the strongest gains in mixed tool-use sessions, which average 39% reduction and reach break-even within 10 turns. A reference implementation is available at https://github.com/CosmoNaught/claude-code-cmv.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルが拡張された推論タスクに関わるため、コンテキストウィンドウ内に、アーキテクチャマッピング、トレードオフ決定、コードベースの規約といった重要な状態が蓄積されます。 この理解はセッションがコンテキスト制限に達し、失われたコンパクト化を受けると失われます。 我々は,蓄積したLLM理解をバージョン管理状態として扱うシステムであるコンテキスト記憶仮想化(CMV)を提案する。 オペレーティングシステムの仮想メモリから引用すると、CMVはセッション履歴を、独立した並列セッション間のコンテキスト再利用を可能にする、正式に定義されたスナップショット、ブランチ、トリムプリミティブを備えたDAG(Directed Acyclic Graph)としてモデル化する。 生ツール出力,base64画像,メタデータなどの機械的肥大を除去し,トークン数を平均20%,最大86%のオーバヘッドで削減しつつ,すべてのユーザメッセージとアシスタント応答を冗長に保存する3パス構造的無損失トリミングアルゴリズムを導入する。 76の現実世界のコーディングセッションにおけるシングルユーザケーススタディの評価は、トリミングが迅速なキャッシュの下で経済的に有効であることを示し、混合ツール使用セッションでは最大で、平均39%の削減と10回以内のブレークエクイティ(break-even)に達する。 リファレンス実装はhttps://github.com/CosmoNaught/claude-code-cmv.comで公開されている。

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