論文の概要: MemMA: Coordinating the Memory Cycle through Multi-Agent Reasoning and In-Situ Self-Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18718v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 10:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.082873
• Title: MemMA: Coordinating the Memory Cycle through Multi-Agent Reasoning and In-Situ Self-Evolution
• Title（参考訳）: MemMA: マルチエージェント推論とその場での自己進化によるメモリサイクルの調整
• Authors: Minhua Lin, Zhiwei Zhang, Hanqing Lu, Hui Liu, Xianfeng Tang, Qi He, Xiang Zhang, Suhang Wang,
• Abstract要約: メモリ拡張LDMエージェントは、長期の相互作用をサポートするために外部メモリバンクを保持する。 MemMAはプラグアンドプレイのマルチエージェントフレームワークで、前方と後方の両方の経路に沿ってメモリサイクルを調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.29303869050117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Memory-augmented LLM agents maintain external memory banks to support long-horizon interaction, yet most existing systems treat construction, retrieval, and utilization as isolated subroutines. This creates two coupled challenges: strategic blindness on the forward path of the memory cycle, where construction and retrieval are driven by local heuristics rather than explicit strategic reasoning, and sparse, delayed supervision on the backward path, where downstream failures rarely translate into direct repairs of the memory bank. To address these challenges, we propose MemMA, a plug-and-play multi-agent framework that coordinates the memory cycle along both the forward and backward paths. On the forward path, a Meta-Thinker produces structured guidance that steers a Memory Manager during construction and directs a Query Reasoner during iterative retrieval. On the backward path, MemMA introduces in-situ self-evolving memory construction, which synthesizes probe QA pairs, verifies the current memory, and converts failures into repair actions before the memory is finalized. Extensive experiments on LoCoMo show that MemMA consistently outperforms existing baselines across multiple LLM backbones and improves three different storage backends in a plug-and-play manner. Our code is publicly available at https://github.com/ventr1c/memma.
• Abstract（参考訳）: メモリ拡張LDMエージェントは、長期の相互作用をサポートするために外部メモリバンクを保持するが、既存のシステムのほとんどは、構築、検索、利用を独立したサブルーチンとして扱う。 これは、明示的な戦略的推論ではなく、建設と検索が局所的なヒューリスティックによって駆動されるメモリサイクルの前方経路の戦略的盲点と、下流の障害がメモリバンクの直接の修復にはほとんど変換されない後方経路の監督の遅れという2つの複合的な課題を生み出します。 これらの課題に対処するため,我々は,前方経路と後方経路の両方に沿ってメモリサイクルを調整する,プラグアンドプレイマルチエージェントフレームワークであるMemMAを提案する。 フォワードパスでは、Meta-Thinkerが構築中にMemory Managerを操縦し、反復検索中にQuery Reasonerを指示する構造化ガイダンスを生成する。 後進経路では、MemMAはプローブQAペアを合成し、現在のメモリを検証し、メモリが終了する前に障害を修復動作に変換する、その場で進化するメモリ構成を導入する。 LoCoMoの大規模な実験によると、MemMAは複数のLLMバックボーンで既存のベースラインを一貫して上回り、プラグアンドプレイで3つの異なるストレージバックエンドを改善している。 私たちのコードはhttps://github.com/ventr1c/memma.comで公開されています。

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