論文の概要: ByteRover: Agent-Native Memory Through LLM-Curated Hierarchical Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01599v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 04:15:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.263934
- Title: ByteRover: Agent-Native Memory Through LLM-Curated Hierarchical Context
- Title（参考訳）: ByteRover: LLM-Curated Hierarchical Contextによるエージェントネイティブメモリ
- Abstract要約: 本稿では,メモリパイプラインを反転させるエージェントネイティブメモリアーキテクチャByteRoverを提案する。
ByteRoverは、ドメイン、トピック、サブトピック、エントリとして整理されたファイルベースの知識グラフである階層的コンテキストツリーにおける知識を表す。
LoCoMoとLongMemEvalの実験は、ByteRoverがLoCoMoの最先端の精度とLongMemEvalの競争結果を達成することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.906778920268216
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Memory-Augmented Generation (MAG) extends large language models with external memory to support long-context reasoning, but existing approaches universally treat memory as an external service that agents call into, delegating storage to separate pipelines of chunking, embedding, and graph extraction. This architectural separation means the system that stores knowledge does not understand it, leading to semantic drift between what the agent intended to remember and what the pipeline actually captured, loss of coordination context across agents, and fragile recovery after failures. In this paper, we propose ByteRover, an agent-native memory architecture that inverts the memory pipeline: the same LLM that reasons about a task also curates, structures, and retrieves knowledge. ByteRover represents knowledge in a hierarchical Context Tree, a file-based knowledge graph organized as Domain, Topic, Subtopic, and Entry, where each entry carries explicit relations, provenance, and an Adaptive Knowledge Lifecycle (AKL) with importance scoring, maturity tiers, and recency decay. Retrieval uses a 5-tier progressive strategy that resolves most queries at sub-100 ms latency without LLM calls, escalating to agentic reasoning only for novel questions. Experiments on LoCoMo and LongMemEval demonstrate that ByteRover achieves state-of-the-art accuracy on LoCoMo and competitive results on LongMemEval while requiring zero external infrastructure, no vector database, no graph database, no embedding service, with all knowledge stored as human-readable markdown files on the local filesystem.
- Abstract（参考訳）: Memory-Augmented Generation (MAG)は、長期コンテキスト推論をサポートするために、大きな言語モデルを外部メモリに拡張するが、既存のアプローチでは、チャンキング、埋め込み、グラフ抽出のパイプラインを分離するために、呼び出し、ストレージの委譲を行う外部サービスとして、メモリを普遍的に扱う。
このアーキテクチャ分離は、知識を格納するシステムがそれを理解していないことを意味しており、エージェントが記憶しようとするものとパイプラインが実際に取得したものとの間にセマンティックなドリフトをもたらし、エージェント間の調整コンテキストが失われ、障害後の脆弱な回復につながる。
本稿では,メモリパイプラインを反転させるエージェントネイティブメモリアーキテクチャであるByteRoverを提案する。
ByteRoverは、ドメイン、トピック、サブトピック、エントリとして組織されたファイルベースの知識グラフである階層的コンテキストツリーにおける知識を表現する。
Retrievalは5層プログレッシブ戦略を採用しており、LLMコールなしで100ms以下のレイテンシでほとんどのクエリを解決し、新しい質問に対してのみエージェント推論にエスカレートする。
LoCoMoとLongMemEvalの実験では、ByteRoverはLoCoMoの最先端の精度とLongMemEvalの競合する結果を達成し、外部インフラストラクチャはゼロ、ベクタデータベースは不要、グラフデータベースは不要、埋め込みサービスは不要、ローカルファイルシステム上の人間可読なマークダウンファイルとして保存される。
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