論文の概要: AdaMem: Adaptive User-Centric Memory for Long-Horizon Dialogue Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16496v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 13:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.297818
• Title: AdaMem: Adaptive User-Centric Memory for Long-Horizon Dialogue Agents
• Title（参考訳）: AdaMem: 長距離対話エージェントのための適応型ユーザ中心メモリ
• Authors: Shannan Yan, Jingchen Ni, Leqi Zheng, Jiajun Zhang, Peixi Wu, Dacheng Yin, Jing Lyu, Chun Yuan, Fengyun Rao,
• Abstract要約: 長軸対話エージェントのための適応型ユーザ中心メモリフレームワークであるAdaMemを提案する。 AdaMemは対話履歴をワーキング、エピソディック、ペルソナ、グラフメモリに整理する。 LoCoMo と PERSONAMEM ベンチマーク上での AdaMem の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.63422082885992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents increasingly rely on external memory to support long-horizon interaction, personalized assistance, and multi-step reasoning. However, existing memory systems still face three core challenges: they often rely too heavily on semantic similarity, which can miss evidence crucial for user-centric understanding; they frequently store related experiences as isolated fragments, weakening temporal and causal coherence; and they typically use static memory granularities that do not adapt well to the requirements of different questions. We propose AdaMem, an adaptive user-centric memory framework for long-horizon dialogue agents. AdaMem organizes dialogue history into working, episodic, persona, and graph memories, enabling the system to preserve recent context, structured long-term experiences, stable user traits, and relation-aware connections within a unified framework. At inference time, AdaMem first resolves the target participant, then builds a question-conditioned retrieval route that combines semantic retrieval with relation-aware graph expansion only when needed, and finally produces the answer through a role-specialized pipeline for evidence synthesis and response generation. We evaluate AdaMem on the LoCoMo and PERSONAMEM benchmarks for long-horizon reasoning and user modeling. Experimental results show that AdaMem achieves state-of-the-art performance on both benchmarks. The code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、長期の相互作用、パーソナライズされたアシスト、マルチステップ推論をサポートするために、外部メモリに依存している。 しかし、既存のメモリシステムは、しばしばセマンティックな類似性に強く依存しているため、ユーザ中心の理解に不可欠な証拠を見逃しかねない、関連したエクスペリエンスを分離された断片として保存し、時間的および因果的一貫性を弱め、通常、異なる質問の要求にうまく適応しない静的なメモリの粒度を使用する、という3つの課題に直面している。 長軸対話エージェントのための適応型ユーザ中心メモリフレームワークであるAdaMemを提案する。 AdaMemは対話履歴をワーキング、エピソディック、ペルソナ、グラフメモリに整理し、最近のコンテキスト、構造化された長期体験、安定したユーザ特性、および統合されたフレームワーク内の関係認識接続をシステムに保存する。 推論時にAdaMemはまずターゲットの参加者を解き、次に意味論的検索と関係性認識グラフの拡張を組み合わせた質問条件付き検索経路を構築し、最後に、証拠合成と応答生成のためのロール特化パイプラインを介して回答を生成する。 LoCoMo と PERSONAMEM ベンチマーク上での AdaMem の評価を行った。 実験結果から,AdaMemは両ベンチマークの最先端性能を達成できた。 コードは受理時にリリースされます。

関連論文リスト

• MemoryArena: Benchmarking Agent Memory in Interdependent Multi-Session Agentic Tasks [55.145729491377374]
  メモリを持つエージェントの既存の評価は、通常、単独で記憶と行動を評価する。 マルチセッションメモリ-エージェント環境ループにおけるエージェントメモリのベンチマークのための統合評価ジムであるMemoryArenaを紹介する。 MemoryArenaは、Webナビゲーション、優先制約付き計画、プログレッシブ情報検索、シーケンシャルなフォーマルな推論を含む評価をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-18T09:49:14Z)
• EverMemBench: Benchmarking Long-Term Interactive Memory in Large Language Models [16.865998112859604]
  EverMemBenchは、100万以上のトークンにまたがる多人数のマルチグループ会話を特徴とするベンチマークである。 EverMemBenchは、1000以上のQAペアを通じて3次元にわたるメモリシステムを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-01T16:13:08Z)
• AMA: Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration [54.490349689939166]
  複数の粒度にまたがるメモリ管理に協調エージェントを活用する新しいフレームワークであるAMA(Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration)を提案する。 AMAは、ステート・オブ・ザ・アートのベースラインを著しく上回り、トークンの消費をフルコンテキストの手法と比べて約80%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-28T08:09:49Z)
• HiMem: Hierarchical Long-Term Memory for LLM Long-Horizon Agents [3.9396865837159822]
  HiMemは、長距離対話のための階層的長期記憶フレームワークである。 メモリ構築、検索、持続的なインタラクション中の動的更新をサポートする。 その結果、HiMemは、精度、一貫性、長期的な推論において、代表的ベースラインを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-10T01:26:01Z)
• Memory Matters More: Event-Centric Memory as a Logic Map for Agent Searching and Reasoning [55.251697395358285]
  大規模言語モデル(LLM)は、環境を推論し、計画し、相互作用するインテリジェントエージェントとして、ますます多くデプロイされている。 長期のシナリオに効果的にスケールするには、そのようなエージェントの重要な機能は、過去の経験を保持し、整理し、取り出すことができるメモリメカニズムである。 イベント理論にインスパイアされたイベント中心のメモリフレームワークであるCompassMemを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T08:44:07Z)
• EverMemOS: A Self-Organizing Memory Operating System for Structured Long-Horizon Reasoning [42.339841548168565]
  大きな言語モデル(LLM)は、長期の対話エージェントとしてますますデプロイされているが、その限られたコンテキストウィンドウは、拡張された相互作用よりもコヒーレントな振舞いを維持するのが困難である。 本稿では,EverMemOSについて紹介する。EverMemOSは,計算メモリにエミュレートされたライフサイクルを実装した自己組織型メモリオペレーティングシステムである。 EverMemOSは、メモリ拡張推論タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-05T14:39:43Z)
• Evaluating Long-Term Memory for Long-Context Question Answering [100.1267054069757]
  質問応答タスクにアノテートした合成長文対話のベンチマークであるLoCoMoを用いて,メモリ拡張手法の体系的評価を行う。 以上の結果から,メモリ拡張アプローチによりトークン使用率が90%以上削減され,競争精度が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-27T18:03:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。