論文の概要: Graph-Native Cognitive Memory for AI Agents: Formal Belief Revision Semantics for Versioned Memory Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17244v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 00:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.462432
• Title: Graph-Native Cognitive Memory for AI Agents: Formal Belief Revision Semantics for Versioned Memory Architectures
• Title（参考訳）: AIエージェントのためのグラフネイティブ認知メモリ:バージョン管理メモリアーキテクチャのための形式的信念改訂セマンティクス
• Abstract要約: Kumihoは、形式的信念修正セマンティクスに基づくグラフネイティブな認知記憶アーキテクチャである。 アーキテクチャは、二重ストアモデル(Redisワーキングメモリ、Neo4j長期グラフ)を実装し、ハイブリッドフルテキストとベクトル検索を備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While individual components for AI agent memory exist in prior systems, their architectural synthesis and formal grounding remain underexplored. We present Kumiho, a graph-native cognitive memory architecture grounded in formal belief revision semantics. The structural primitives required for cognitive memory -- immutable revisions, mutable tag pointers, typed dependency edges, URI-based addressing -- are identical to those required for managing agent-produced work as versionable assets, enabling a unified graph-native architecture that serves both purposes. The central formal contribution is a correspondence between the AGM belief revision framework and the operational semantics of a property graph memory system, proving satisfaction of the basic AGM postulates (K*2--K*6) and Hansson's belief base postulates (Relevance, Core-Retainment). The architecture implements a dual-store model (Redis working memory, Neo4j long-term graph) with hybrid fulltext and vector retrieval. On LoCoMo (token-level F1), Kumiho achieves 0.565 overall F1 (n=1,986) including 97.5% adversarial refusal accuracy. On LoCoMo-Plus, a Level-2 cognitive memory benchmark testing implicit constraint recall, Kumiho achieves 93.3% judge accuracy (n=401); independent reproduction by the benchmark authors yielded results in the mid-80% range, still substantially outperforming all published baselines (best: Gemini 2.5 Pro, 45.7%). Three architectural innovations drive the results: prospective indexing (LLM-generated future-scenario implications indexed at write time), event extraction (structured causal events preserved in summaries), and client-side LLM reranking. The architecture is model-decoupled: switching the answer model from GPT-4o-mini (~88%) to GPT-4o (93.3%) improves end-to-end accuracy without pipeline changes, at a total evaluation cost of ~$14 for 401 entries.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントメモリの個々のコンポーネントは以前のシステムに存在するが、それらのアーキテクチャ合成と形式的基盤はいまだ探索されていない。 フォーマルな信念リビジョンセマンティクスに基づくグラフネイティブな認知記憶アーキテクチャであるKumihoを紹介する。 認知メモリに必要な構造的プリミティブ -- イミュータブルリビジョン、変更可能なタグポインタ、型付き依存性エッジ、URIベースのアドレッシング -- は、エージェントが生成した作業をバージョナブルアセットとして管理するために必要なものと同一であり、両方の目的のために統合されたグラフネイティブアーキテクチャを実現する。 中心的な形式的貢献は、AGMの信念修正フレームワークとプロパティグラフメモリシステムの操作意味論の対応であり、基本的なAGMの仮定(K*2--K*6)とハンソンの信念ベースの仮定(Relevance, Core-Retainment)の満足度を証明するものである。 アーキテクチャは、二重ストアモデル(Redisワーキングメモリ、Neo4j長期グラフ)を実装し、ハイブリッドフルテキストとベクトル検索を備える。 LoCoMo (token-level F1) では、Kumiho は 0.565 の総合 F1 (n=1,986) を達成する。 レベル2の認知メモリベンチマークであるLoCoMo-Plusでは、暗黙の制約リコールをテストし、クミホは93.3%の判定精度(n=401)を達成した。 3つのアーキテクチャ革新は、予測索引付け(LLMが生成した書き込み時にインデックス付けされた将来のシナリオ含意)、イベント抽出(要約で保存される構造化因果イベント)、クライアント側LCMの再評価という結果を生み出す。 解答モデルを GPT-4o-mini (~88%) から GPT-4o (93.3%) に切り替えると、パイプライン変更なしでエンドツーエンドの精度が向上し、401エントリの総評価コストは ~14ドルになる。

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