論文の概要: Useful Memories Become Faulty When Continuously Updated by LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12978v1
• Date: Wed, 13 May 2026 04:15:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.806618
• Title: Useful Memories Become Faulty When Continuously Updated by LLMs
• Title（参考訳）: LLMが継続的に更新すると、便利な記憶が故障する
• Authors: Dylan Zhang, Yanshan Lin, Zhengkun Wu, Yihang Sun, Bingxuan Li, Dianqi Li, Hao Peng,
• Abstract要約: 過去の経験から学ぶことは、2つの相補的な記憶から恩恵を受ける。 最近のエージェントメモリシステムは統合形式を追求している。 このような統合記憶は、有用な経験から導かれたとしても、しばしば障害となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.1935616937967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from past experience benefits from two complementary forms of memory: episodic traces -- raw trajectories of what happened -- and consolidated abstractions distilled across many episodes into reusable, schema-like lessons. Recent agentic-memory systems pursue the consolidated form: an LLM rewrites past trajectories into a textual memory bank that it continuously updates with new interactions, promising self-improving agents without parameter updates. Yet we find that such consolidated memories produced by today's LLMs are often faulty even when derived from useful experiences. As consolidation proceeds, memory utility first rises, then degrades, and can fall below the no-memory baseline. More surprisingly, even when consolidating from ground-truth solutions, GPT-5.4 fails on 54% of a set of ARC-AGI problems it had previously solved without memory. We trace the regression to the consolidation step rather than the underlying experience: the same trajectories yield qualitatively different memories under different update schedules, and an episodic-only control that simply retains those trajectories remains competitive with the consolidators we test. In a controlled ARC-AGI Stream environment that exposes Retain, Delete, and Consolidate actions, agents preserve raw episodes by default and double the accuracy of their forced-consolidation counterparts; disabling consolidation entirely (episodic management only) matches this auto regime. Practically, robust agent memory should treat raw episodes as first-class evidence and gate consolidation explicitly rather than firing it after every interaction. Looking forward, reliable agentic memory will require LLMs that can consolidate without overwriting the evidence they depend on.
• Abstract（参考訳）: 過去の経験から学んだことは,2つの補完的なメモリ形式 – エピソードトレース – 起きたことの生の軌跡 – と,多くのエピソードにまたがる集約された抽象化 – から恩恵を受け,再利用可能なスキーマ的なレッスンへと移行した。 LLMは過去のトラジェクトリをテキストメモリバンクに書き直し、新たなインタラクションを継続的に更新し、パラメータを更新せずに自己改善エージェントを約束する。 しかし,今日のLLMが生み出したこのような統合記憶は,有用な経験から導いたとしてもしばしば不良であることがわかった。 コンソリデーションが進むにつれて、まずメモリユーティリティが上昇し、次に劣化し、非メモリベースライン以下に落ちます。 さらに驚くべきことに、GPT-5.4は、かつてメモリ無しで解決されたARC-AGI問題の54%で失敗した。 同じ軌跡は異なる更新スケジュール下で定性的に異なる記憶を生じさせ、これらの軌跡を単に保持するエピソードのみの制御は、我々がテストしたコンソリエータと競合するままである。 Retain、Delete、Consolidateアクションを公開するコントロールされたARC-AGI Stream環境では、エージェントは生のエピソードをデフォルトで保存し、強制統合の精度を2倍にします。 実際、堅牢なエージェントメモリは、生のエピソードをあらゆる相互作用の後に発射するのではなく、一級の証拠として扱い、ゲートを明示的に統合するべきである。 今後は、信頼できるエージェントメモリは、彼らが依存する証拠を上書きすることなく統合できるLCMを必要とするだろう。

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