論文の概要: From Storage to Experience: A Survey on the Evolution of LLM Agent Memory Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06716v1
• Date: Thu, 07 May 2026 03:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.483986
• Title: From Storage to Experience: A Survey on the Evolution of LLM Agent Memory Mechanisms
• Title（参考訳）: ストレージから経験へ: LLMエージェント記憶機構の進化に関する調査
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、外部ツールと計画機能を統合することによって、人工知能を根本的に再構築した。 本研究は, LLMエージェント記憶機構の新たな進化的枠組みを提案し, 開発プロセスを3段階に定式化する。 まず、この進化の3つの中心的要因である長距離一貫性の必要性、動的環境における課題、継続的な学習の最終的な目標を解析する前に、これらの3つの段階を正式に定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.25563521397167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based agents have fundamentally reshaped artificial intelligence by integrating external tools and planning capabilities. While memory mechanisms have emerged as the architectural cornerstone of these systems, current research remains fragmented, oscillating between operating system engineering and cognitive science. This theoretical divide prevents a unified view of technological synthesis and a coherent evolutionary perspective. To bridge this gap, this survey proposes a novel evolutionary framework for LLM agent memory mechanisms, formalizing the development process into three stages: Storage (trajectory preservation), Reflection (trajectory refinement), and Experience (trajectory abstraction). We first formally define these three stages before analyzing the three core drivers of this evolution: the necessity for long-range consistency, the challenges in dynamic environments, and the ultimate goal of continual learning. Furthermore, we specifically explore two transformative mechanisms in the frontier Experience stage: proactive exploration and cross-trajectory abstraction. By synthesizing these disparate views, this work offers robust design principles and a clear roadmap for the development of next-generation LLM agents.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、外部ツールと計画機能を統合することによって、人工知能を根本的に再構築した。 メモリ機構がこれらのシステムのアーキテクチャ基盤として登場したが、現在の研究は断片化され、オペレーティングシステム工学と認知科学の間で振動している。 この理論分割は、技術的合成と一貫性のある進化的視点の統一的な見方を妨げている。 このギャップを埋めるために,本研究では, LLMエージェント記憶機構の新たな進化的枠組みを提案し, 開発プロセスを, 保存(軌道保存), 反射(軌道再構成), 経験(軌道抽象)の3段階に形式化する。 まず、この進化の3つの中心的要因である長距離一貫性の必要性、動的環境における課題、継続的な学習の最終的な目標を解析する前に、これらの3つの段階を正式に定義する。 さらに,フロンティア体験の段階において,積極的探索とクロストラジェクトリ抽象化という2つの変換機構を特に探求する。 これらの異なる視点を合成することにより、この研究は、堅牢な設計原則と次世代LLMエージェントの開発のための明確なロードマップを提供する。

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