論文の概要: From Unstructured Recall to Schema-Grounded Memory: Reliable AI Memory via Iterative, Schema-Aware Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27906v2
• Date: Fri, 01 May 2026 15:07:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 13:37:11.01084
• Title: From Unstructured Recall to Schema-Grounded Memory: Reliable AI Memory via Iterative, Schema-Aware Extraction
• Title（参考訳）: 非構造化リコールからSchema-Grounded Memory: 反復的、Schema-Aware 抽出による信頼性の高いAIメモリ
• Abstract要約: 永続的なAIメモリは、しばしば検索問題に還元される。 本稿では、信頼性の高い外部AIメモリはスキーマ基底のハーネスでなければならないと論じる。 本稿では、メモリの取り込みをオブジェクト検出、フィールド検出、フィールド値抽出に分解する反復型スキーマ対応書き込みパスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Persistent AI memory is often reduced to a retrieval problem: store prior interactions as text, embed them, and ask the model to recover relevant context later. This design is useful for thematic recall, but it is mismatched to the kinds of memory that agents need in production: exact facts, current state, updates and deletions, aggregation, relations, negative queries, and explicit unknowns. These operations require memory to behave less like search and more like a system of record. This paper argues that reliable external AI memory must be schema-grounded. Schemas define what must be remembered, what may be ignored, and which values must never be inferred. We present an iterative, schema-aware write path that decomposes memory ingestion into object detection, field detection, and field-value extraction, with validation gates, local retries, and stateful prompt control. The result shifts interpretation from the read path to the write path: reads become constrained queries over verified records rather than repeated inference over retrieved prose. We evaluate this design on structured extraction and end-to-end memory benchmarks. On the extraction benchmark, the judge-in-the-loop configuration reaches 90.42% object-level accuracy and 62.67% output accuracy, above all tested frontier structured-output baselines. On our end-to-end memory benchmark, xmemory reaches 97.10% F1, compared with 80.16%-87.24% across the third-party baselines. On the application-level task, xmemory reaches 95.2% accuracy, outperforming specialised memory systems, code-generated Markdown harnesses, and customer-facing frontier-model application harnesses. The results show that, for memory workloads requiring stable facts and stateful computation, architecture matters more than retrieval scale or model strength alone.
• Abstract（参考訳）: 先行するインタラクションをテキストとして保存し、それらを埋め込んで、モデルに後で関連するコンテキストを復元するように要求する。 この設計はテーマ的リコールに有用であるが、エージェントが本番環境で必要とするメモリの種類(正確な事実、現在の状態、更新と削除、集約、関係性、負のクエリ、明示的な未知)にマッチしない。 これらの操作では、メモリは検索のように振る舞う必要がなく、レコードシステムのように振る舞う必要がある。 本稿では,信頼性の高い外部AIメモリをスキーマグラウンドで構築する必要があることを論じる。 スキーマは、記憶すべきもの、無視されるべきもの、どの値を推論してはいけないかを定義する。 メモリの取り込みをオブジェクト検出、フィールド検出、フィールド値抽出に分解し、検証ゲート、ローカルリトライ、ステートフルなプロンプト制御を備えた反復型スキーマ対応書き込みパスを提案する。 その結果、読み取りパスから書き込みパスに解釈をシフトする: 読み取りは、検索された散文に対して繰り返し推測されるのではなく、検証されたレコードに対して制約されたクエリになる。 この設計を構造化抽出とエンドツーエンドメモリベンチマークで評価する。 抽出ベンチマークでは、ループ内の判定は90.42%のオブジェクトレベルの精度と62.67%の出力精度に達する。 エンドツーエンドのメモリベンチマークでは、xMemoryが97.10%のF1に達し、サードパーティベースラインで80.16%-87.24%に達した。 アプリケーションレベルのタスクでは、xMemoryは95.2%の精度に達し、特化されたメモリシステム、コード生成のMarkdownハーネス、顧客向けフロンティアモデルアプリケーションハーネスを上回っている。 その結果、メモリ負荷が安定な事実とステートフルな計算を必要とする場合、アーキテクチャは検索スケールやモデル強度だけに留まらないことが示唆された。

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