論文の概要: BOOKMARKS: Efficient Active Storyline Memory for Role-playing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14169v1
• Date: Wed, 13 May 2026 22:48:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.527295
• Title: BOOKMARKS: Efficient Active Storyline Memory for Role-playing
• Title（参考訳）: BOOKMARKS:ロールプレイングのための効率的なアクティブなストーリーラインメモリ
• Authors: Letian Peng, Ziche Liu, Yiming Huang, Longfei Yun, Kun Zhou, Yupeng Hou, Jingbo Shang,
• Abstract要約: BookMARKSはロールプレイングエージェントのための検索ベースのメモリフレームワークである。 現在のタスクに対するタスク関連ブックマークを積極的に初期化し、維持し、更新する。 BookMARKSは16のアーティファクトから85文字のRPAメモリベースラインを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.91742986947936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Memory systems are critical for role-playing agents (RPAs) to maintain long-horizon consistency. However, existing RPA memory methods (e.g., profiling) mainly rely on recurrent summarization, whose compression inevitably discards important details. To address this issue, we propose a search-based memory framework called BOOKMARKS, which actively initializes, maintains, and updates task-relevant pieces of bookmarks for the current task (e.g., character acting). A bookmark is structured as the answer to a question at a specific point in the storyline. For each current task, BOOKMARKS selects reusable existing bookmarks or initializes new ones (at storyline beginning) with useful questions. These bookmarks are then synchronized to the current story point, with their answers updated accordingly, so they can be efficiently reused in future grounding rounds. Compared with recurrent summarization, BOOKMARKS offers (1) active grounding for capturing task-specific details and (2) passive updating to avoid unnecessary computation. In implementation, BOOKMARKS supports concept, behavior, and state searches, each powered by an efficient synchronization method. BOOKMARKS significantly outperforms RPA memory baselines on 85 characters from 16 artifacts, demonstrating the effectiveness of search-based memory for RPAs.
• Abstract（参考訳）: メモリシステムは、ロールプレイングエージェント(RPAs)が長期の一貫性を維持するために重要である。 しかし、既存のRPAメモリ手法(例えばプロファイリング)は、圧縮が必然的に重要な詳細を破棄する再帰的な要約に依存している。 この問題に対処するために,BOOKMARKSという検索ベースのメモリフレームワークを提案する。 ブックマークは、ストーリーラインの特定の点における質問に対する回答として構成される。 現在のタスクごとに、BOOKMARKSは再利用可能な既存のブックマークを選択したり、有用な質問で新しいブックマーク(ストーリーラインの先頭)を初期化する。 これらのブックマークは現在のストーリーポイントに同期され、回答はそれに従って更新されるため、将来の接地ラウンドで効率的に再利用することができる。 BOOKMARKSは,(1)タスク固有の詳細をキャプチャするためのアクティブグラウンド,(2)不必要な計算を避けるためにパッシブ更新を行う。 BOOKMARKSは、概念、振る舞い、状態探索をサポートし、それぞれに効率的な同期方法によって駆動される。 BOOKMARKSは16のアーティファクトから85文字のRPAメモリベースラインを著しく上回り、検索ベースのRPAメモリの有効性を示す。

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