論文の概要: Multi-Layered Memory Architectures for LLM Agents: An Experimental Evaluation of Long-Term Context Retention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29194v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 02:58:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.068912
• Title: Multi-Layered Memory Architectures for LLM Agents: An Experimental Evaluation of Long-Term Context Retention
• Title（参考訳）: LLMエージェントのための多層記憶アーキテクチャ:長期記憶の実験的評価
• Authors: Sunil Tiwari, Payal Fofadiya,
• Abstract要約: ロングホライゾン対話システムは、拡張セッションを通してセマンティックドリフトと不安定なメモリ保持に悩まされる。 本稿では,対話履歴を適応的検索ゲーティングと保持規則化を備えた動作層,エピソディック層,セマンティック層に分解する多層メモリフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-horizon dialogue systems suffer from semanticdrift and unstable memory retention across extended sessions. This paper presents a Multi-Layer Memory Framework that decomposes dialogue history into working, episodic, and semantic layers with adaptive retrieval gating and retention regularization. The architecture controls cross-session drift while maintaining bounded context growth and computational efficiency. Experiments on LOCOMO, LOCCO, and LoCoMo show improved performance, achieving 46.85 Success Rate, 0.618 overall F1 with 0.594 multi-hop F1, and 56.90% six-period retention while reducing false memory rate to 5.1% and context usage to 58.40%. Results confirm enhanced long-term retention and reasoning stability under constrained context budgets.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾン対話システムは、拡張セッションを通してセマンティックドリフトと不安定なメモリ保持に悩まされる。 本稿では,対話履歴を適応的検索ゲーティングと保持規則化を備えた動作層,エピソディック層,セマンティック層に分解する多層メモリフレームワークを提案する。 アーキテクチャはコンテキスト境界の成長と計算効率を維持しながら、クロスセッションドリフトを制御する。 LOCOMO、LOCCO、LoCoMoの実験では、46.85成功率、0.594マルチホップF1の0.618総合F1、56.90%の6周期保持を実現し、偽メモリレートを5.1%、コンテキスト使用率を58.40%に下げた。 その結果,制約付き文脈予算下での長期維持と推論安定性が向上した。

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