論文の概要: Remember the Decision, Not the Description: A Rate-Distortion Framework for Agent Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10870v1
• Date: Mon, 11 May 2026 17:20:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:51.02566
• Title: Remember the Decision, Not the Description: A Rate-Distortion Framework for Agent Memory
• Title（参考訳）: 決定を忘れずに - エージェントメモリのためのレート歪みフレームワーク
• Authors: Mingxi Zou, Zhihan Guo, Langzhang Liang, Zhuo Wang, Qifan Wang, Qingsong Wen, Irwin King, Lizhen Qu, Zenglin Xu,
• Abstract要約: 記憶は、決定にとって重要な区別を、記述ではなく保存すべきであることを示す。 DeMemは,共有状態が決定競合を誘発することを示すデータに対してのみ,分割を洗練させるオンラインメモリ学習システムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.68750043918249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-horizon language agents must operate under limited runtime memory, yet existing memory mechanisms often organize experience around descriptive criteria such as relevance, salience, or summary quality. For an agent, however, memory is valuable not because it faithfully describes the past, but because it preserves the distinctions between histories that must remain separated under a fixed budget to support good decisions. We cast this as a decision-centric rate-distortion problem, measuring memory quality by the loss in achievable decision quality induced by compression. This yields an exact forgetting boundary for what can be safely forgotten, and a memory-distortion frontier characterizing the optimal tradeoff between memory budget and decision quality. Motivated by this decision-centric view of memory, we propose DeMem, an online memory learner that refines its partition only when data certify that a shared state would induce decision conflict, and prove near-minimax regret guarantees. On both controlled synthetic diagnostics and long-horizon conversational benchmarks, DeMem yields consistent gains under the same runtime budget, supporting the principle that memory should preserve the distinctions that matter for decisions, not descriptions.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾン言語エージェントは、限られたランタイムメモリの下で動作しなければならないが、既存のメモリメカニズムは、関連性、サリエンス、要約品質などの記述的基準に関する経験を整理することが多い。 しかし、エージェントにとって記憶は、過去を忠実に記述しているからではなく、良い決定をサポートするために固定された予算の下で分けなければならない歴史の区別を保っているからである。 我々はこれを、圧縮によって引き起こされる達成可能な決定品質の損失によるメモリ品質の測定という、決定中心の速度歪み問題とみなした。 これにより、安全に忘れられるものを正確に忘れるバウンダリと、メモリ予算と意思決定品質の最適なトレードオフを特徴付けるメモリ歪みフロンティアが得られる。 DeMemは、共有状態が決定競合を誘発し、ほぼ最小限の後悔の保証を証明した場合にのみ、分割を洗練するオンラインメモリ学習ツールである。 制御された合成診断と長期の会話ベンチマークの両方において、DeMemは同じランタイム予算の下で一貫した利得を得る。

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