論文の概要: MemCompiler: Compile, Don't Inject -- State-Conditioned Memory for Embodied Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07594v1
• Date: Fri, 08 May 2026 11:07:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.01129
• Title: MemCompiler: Compile, Don't Inject -- State-Conditioned Memory for Embodied Agents
• Title（参考訳）: MemCompiler: コンパイル、注入しない -- エージェントのステートコンディションメモリ
• Authors: Xin Ding, Xinrui Wang, Yifan Yang, Hao Wu, Shiqi Jiang, Qianxi Zhang, Liang Mi, Hanxin Zhu, Kun Li, Yunxin Liu, Zhibo Chen, Ting Cao,
• Abstract要約: 本稿では,メモリ利用をステートコンディション・メモリ・コンパイルとして再構成するMemCompilerを提案する。 Across Alf World、EmbodiedBench、ScienceWorldでは、MemCompilerは無メモリよりも一貫して改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.872311031034368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing memory systems for embodied agents typically inject retrieved memory as static context at episode start, a paradigm we term Ahead-of-time Monolithic Memory Injection (AMMI). However, this static design quickly becomes misaligned with the agent's evolving state and may degrade lightweight executors below the no-memory baseline. To address this, we propose MemCompiler, which reframes memory utilization as State-Conditioned Memory Compilation. A learned Memory Compiler reads a structured Brief State capturing the agent's current execution state and dynamically selects and compiles only relevant memory into executable guidance. This guidance is delivered through a text channel and a latent Soft-Mem channel that preserves perceptual information not expressible in text. Across Alf World, EmbodiedBench, and ScienceWorld, MemCompiler consistently improves over no-memory across open-source backbones (up to +129%), matches or approaches frontier closed-source systems, and reduces per-step latency by 60%, demonstrating that state-aware memory compilation improves both effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 既存のエンボディエージェントのメモリシステムは、通常、エピソード開始時に検索したメモリを静的なコンテキストとして注入するが、これはAhead-of-time Monolithic Memory Injection (AMMI) と呼ばれるパラダイムである。 しかし、この静的設計はエージェントの進化状態とすぐに一致せず、非メモリベースラインの下にある軽量エグゼキュータを劣化させる可能性がある。 そこで本研究では,メモリ利用をステートコンディション型メモリコンパイルとして再構成するMemCompilerを提案する。 学習されたメモリコンパイラは、エージェントの現在の実行状態をキャプチャする構造化されたブリーフステートを読み出し、関連するメモリのみを動的に選択し、実行可能なガイダンスにコンパイルする。 このガイダンスは、テキストチャンネルと、テキストで表現できない知覚情報を保存する潜在Soft-Memチャネルを介して配信される。 Alf World、EmbodiedBench、ScienceWorldにまたがって、MemCompilerは、オープンソースバックボーン(+129%まで)間のノンメモリを継続的に改善し、フロンティアのクローズドソースシステムにマッチまたはアプローチし、ステップ毎のレイテンシを60%削減し、ステートアウェアメモリのコンパイルが効率と効率の両方を改善することを示した。

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