論文の概要: FileGram: Grounding Agent Personalization in File-System Behavioral Traces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04901v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 17:49:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.319822
- Title: FileGram: Grounding Agent Personalization in File-System Behavioral Traces
- Title（参考訳）: FileGram: ファイルシステムの挙動トレースにおけるグラウンドティングエージェントのパーソナライズ
- Abstract要約: FileGramは、エージェントメモリとファイルシステムの挙動トレースのパーソナライズを基盤とする包括的なフレームワークである。
FileGramEngine、FileGramBench、FileGramOSで構成されている。
このフレームワークをオープンソース化することで、パーソナライズされたメモリ中心のファイルシステムエージェントに関する将来の研究を支援したいと考えています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.65734230265521
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coworking AI agents operating within local file systems are rapidly emerging as a paradigm in human-AI interaction; however, effective personalization remains limited by severe data constraints, as strict privacy barriers and the difficulty of jointly collecting multimodal real-world traces prevent scalable training and evaluation, and existing methods remain interaction-centric while overlooking dense behavioral traces in file-system operations; to address this gap, we propose FileGram, a comprehensive framework that grounds agent memory and personalization in file-system behavioral traces, comprising three core components: (1) FileGramEngine, a scalable persona-driven data engine that simulates realistic workflows and generates fine-grained multimodal action sequences at scale; (2) FileGramBench, a diagnostic benchmark grounded in file-system behavioral traces for evaluating memory systems on profile reconstruction, trace disentanglement, persona drift detection, and multimodal grounding; and (3) FileGramOS, a bottom-up memory architecture that builds user profiles directly from atomic actions and content deltas rather than dialogue summaries, encoding these traces into procedural, semantic, and episodic channels with query-time abstraction; extensive experiments show that FileGramBench remains challenging for state-of-the-art memory systems and that FileGramEngine and FileGramOS are effective, and by open-sourcing the framework, we hope to support future research on personalized memory-centric file-system agents.
- Abstract（参考訳）: ローカルファイルシステム内のコワーキングAIエージェントは、人間とAIのインタラクションのパラダイムとして急速に発展しつつある。しかし、厳密なプライバシー障壁や、マルチモーダルな実世界のトレースを共同で収集することの難しさなど、厳密なデータ制約によって、厳密なデータ制約によって制限されている。このギャップに対処するために、我々は、ファイルシステムの動作トレースにエージェントのメモリとパーソナライゼーションを基盤とする包括的なフレームワークであるFileGramを提案する。
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