論文の概要: Auto-Dreamer: Learning Offline Memory Consolidation for Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20616v1
• Date: Wed, 20 May 2026 02:03:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.434435
• Title: Auto-Dreamer: Learning Offline Memory Consolidation for Language Agents
• Title（参考訳）: Auto-Dreamer: 言語エージェントのためのオフラインメモリ統合学習
• Authors: Chongrui Ye, Yuxiang Liu, Yu Wang, Haofei Yu, Yining Zhao, Ge Liu, Julian McAuley, Jiaxuan You,
• Abstract要約: Auto-Dreamerは、言語エージェントメモリのための学習されたオフラインコンソリエータである。 我々は、報奨信号としてエンドツーエンドエージェントのパフォーマンスを用いて、GRPOを介してAuto-Dreamerを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.67984746435615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language agents increasingly operate over streams of related tasks, yet existing memory systems struggle to convert accumulated experience into reusable knowledge. Retrieval-augmented and structured memory methods record per-session observations effectively, but often couple acquisition and consolidation into a single online process, leaving the agent without a global view across sessions to discover recurring patterns, abstract shared procedures, or prune redundant entries. Inspired by complementary learning systems theory, we propose Auto-Dreamer, a learned offline consolidator for language-agent memory. Auto-Dreamer decouples fast per-session memory acquisition from slow cross-session consolidation. Given a selected working region of a typed memory bank, the consolidator treats the region as read-only evidence, performs bounded tool-use to inspect entries and provenance-linked source trajectories, and synthesizes a fresh compact replacement set that abstracts across sessions and supersedes the original region. We train Auto-Dreamer via GRPO, using end-to-end agent performance as the reward signal to learn how to consolidate memories acquired through fast online experience. Trained on ScienceWorld trajectories alone, Auto-Dreamer outperforms fixed, RL-trained, and prompted memory baselines on ScienceWorld by 7 points while using an active memory bank 12$\times$ smaller than the strongest baseline, and continues to lead on held-out ALFWorld and WebArena without retraining -- using 6$\times$ less memory than the strongest baseline on ALFWorld.
• Abstract（参考訳）: 言語エージェントは、関連するタスクのストリームを介して操作されるようになっているが、既存のメモリシステムは、蓄積した経験を再利用可能な知識に変換するのに苦労している。 Retrieval-augmented and structured memory method record per-session observed, but often often couple acquisition and consolidation into a single online process, the agent without a global view across session to find repeating pattern, abstract shared procedure, or prune excess entry。 補完学習システム理論に着想を得て,言語エージェントメモリのための学習用オフラインコンソリエータであるAuto-Dreamerを提案する。 Auto-Dreamerは、遅いクロスセッション統合から、セッション単位の高速な買収を分離する。 入力されたメモリバンクの動作領域が選択された場合、コンソリケータは、領域を読み取り専用エビデンスとして扱い、エントリと証明されたソーストラジェクトリを検査するためのバウンドツール使用を行い、セッションを抽象化して元のリージョンを置き換える新しいコンパクトな置換セットを合成する。 我々はGRPOを介してAuto-Dreamerを訓練し、エンド・ツー・エンドのエージェントのパフォーマンスを報奨信号として利用し、高速なオンライン体験を通じて獲得した記憶を統合する方法を学ぶ。 ScienceWorldだけでトレーニングされたAuto-Dreamerは、ScienceWorldのメモリベースラインを7ポイント向上させ、アクティブなメモリバンクである12$\times$を最強のベースラインよりも小さくし、ALFWorldの最大のベースラインよりも6$\times$少ないメモリを使用せずに、ホールドアウトのALFWorldとWebArenaをリードし続けている。

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