論文の概要: When to Forget: A Memory Governance Primitive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12007v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 19:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.095777
• Title: When to Forget: A Memory Governance Primitive
• Title（参考訳）: いつ忘れるべきか: メモリガバナンスのプリミティブ
• Abstract要約: Memory Worthはメモリ当たりの2カウンタ信号で、メモリが成功と失敗を共起する頻度を追跡する。 MW は条件付き成功確率 p+(m) = Pr[y_t = +1 | m in M_t] にほぼ確実に収束することを示す。 これは今でもメモリ管理にとって有用な操作信号であり、制御された合成環境で実証的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agent memory systems accumulate experience but currently lack a principled operational metric for memory quality governance -- deciding which memories to trust, suppress, or deprecate as the agent's task distribution shifts. Write-time importance scores are static; dynamic management systems use LLM judgment or structural heuristics rather than outcome feedback. This paper proposes Memory Worth (MW): a two-counter per-memory signal that tracks how often a memory co-occurs with successful versus failed outcomes, providing a lightweight, theoretically grounded foundation for staleness detection, retrieval suppression, and deprecation decisions. We prove that MW converges almost surely to the conditional success probability p+(m) = Pr[y_t = +1 | m in M_t] -- the probability of task success given that memory m is retrieved -- under a stationary retrieval regime with a minimum exploration condition. Importantly, p+(m) is an associational quantity, not a causal one: it measures outcome co-occurrence rather than causal contribution. We argue this is still a useful operational signal for memory governance, and we validate it empirically in a controlled synthetic environment where ground-truth utility is known: after 10,000 episodes, the Spearman rank-correlation between Memory Worth and true utilities reaches rho = 0.89 +/- 0.02 across 20 independent seeds, compared to rho = 0.00 for systems that never update their assessments. A retrieval-realistic micro-experiment with real text and neural embedding retrieval (all-MiniLM-L6-v2) further shows stale memories crossing the low-value threshold (MW = 0.17) while specialist memories remain high-value (MW = 0.77) across 3,000 episodes. The estimator requires only two scalar counters per memory unit and can be added to architectures that already log retrievals and episode outcomes.
• Abstract（参考訳）: エージェントメモリシステムは、経験を蓄積するが、現時点では、メモリ品質管理のための原則化された運用基準が欠如している。 動的管理システムは、結果フィードバックではなく、LCM判定または構造的ヒューリスティックを使用する。 本論文は,メモリ毎の2カウンタ・メモリ信号(MW)を提案する。メモリが成功と失敗に共起する頻度をトラックし,安定度検出,検索抑制,非推奨決定のための,軽量で理論的に基礎的な基盤を提供する。 MW が条件付き成功確率 p+(m) = Pr[y_t = +1 | m in M_t] にほぼ確実に収束することを証明する。 p+(m) は因果関係の量であり、因果関係の量ではない。 我々は、これが依然としてメモリガバナンスの有用な運用信号であり、根本的効用が知られている制御された合成環境で実証的に検証する:1万回後、記憶と真のユーティリティの間のスピアマンのランク相関は、20個の独立種子にまたがるrho = 0.89 +/- 0.02に達する。 リアルテキストとニューラル埋め込み検索(全MiniLM-L6-v2)による検索リアルなマイクロ実験では、3000回にわたる専門記憶が高値(MW = 0.77)のままであるのに対して、低値閾値(MW = 0.17)を越える古い記憶が示されている。 推定器はメモリ単位あたりのスカラーカウンタを2つしか必要とせず、既に検索とエピソード結果を記録するアーキテクチャに追加することができる。

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