論文の概要: Is Agent Memory a Database? Rethinking Data Foundations for Long-Term AI Agent Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26252v1
- Date: Mon, 25 May 2026 18:22:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.312596
- Title: Is Agent Memory a Database? Rethinking Data Foundations for Long-Term AI Agent Memory
- Title（参考訳）: エージェント記憶はデータベースか? 長期AIエージェント記憶のためのデータ基盤の再考
- Authors: Abdelghny Orogat, Essam Mansour,
- Abstract要約: 長時間稼働するAIエージェントは永続的なメモリを必要とする。
現在のエージェントメモリシステムとデータベースパラダイムはメモリを記憶として扱う。
私たちのビジョンでは、長期エージェントメモリは新しいデータ管理ワークロードです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.263386002412657
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Long-running AI agents need persistent memory. Memory supports learning across sessions, reduces repeated context injection, and enables auditing of past decisions. Current agent memory systems and database paradigms treat memory as storage. They localize correctness at records, embeddings, or edges. Each supplies only some of the capabilities that long-term memory requires. The result is four recurring failure modes: unregulated growth, missing semantic revision, capacity-driven forgetting, and read-only retrieval. In our vision, long-term agent memory is a new data-management workload. Its correctness is a property of the state trajectory, not of individual records. We formalize this as Governed Evolving Memory (GEM). GEM replaces record-level database operations with four state-level operators: ingestion, revision, forgetting, and retrieval. Six correctness conditions govern how the state evolves. Three structural observations establish that no record-level system can satisfy these conditions, regardless of the storage model. We realize the abstraction in MemState, a prototype on a property-graph backend. MemState validates feasibility and exposes the gap to a native engine. We outline three research directions that define memory-centric data management as a workload.
- Abstract（参考訳）: 長時間稼働するAIエージェントは永続的なメモリを必要とする。
メモリはセッション間の学習をサポートし、繰り返しコンテキスト注入を減らし、過去の意思決定の監査を可能にする。
現在のエージェントメモリシステムとデータベースパラダイムはメモリを記憶として扱う。
彼らはレコード、埋め込み、エッジで正確さをローカライズする。
いずれも、長期記憶に必要な機能の一部しか提供しない。
その結果、非規制的な成長、セマンティックリビジョンの欠如、キャパシティ駆動の忘れ、読み取り専用検索の4つの障害モードが繰り返された。
私たちのビジョンでは、長期エージェントメモリは新しいデータ管理ワークロードです。
その正しさは、個々の記録ではなく、状態軌跡の特性である。
我々はこれをGoverned Evolving Memory (GEM) として定式化する。
GEMは、レコードレベルのデータベース操作を4つの状態レベルのオペレータ(取り込み、リビジョン、忘れ、検索)に置き換える。
6つの正当性条件が国家の進化の仕方を規定する。
3つの構造的観察は、記憶モデルに関係なく、記録レベルシステムがこれらの条件を満たすことができないことを証明している。
プロパティグラフバックエンドのプロトタイプであるMemStateの抽象化を実現しています。
MemStateは実現可能性を確認し、そのギャップをネイティブエンジンに公開する。
メモリ中心のデータ管理をワークロードとして定義する3つの研究方針について概説する。
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