論文の概要: Entity-Collision: A Stratified Protocol for Attributing Retrieval Lift in Agent Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29630v1
• Date: Thu, 28 May 2026 09:02:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.092331
• Title: Entity-Collision: A Stratified Protocol for Attributing Retrieval Lift in Agent Memory
• Title（参考訳）: Entity-Collision: A Stratified Protocol for Attributing Retrieval Lift in Agent Memory
• Authors: Youwang Deng,
• Abstract要約: エンドツーエンドのエージェント-メモリベンチマークでは、レトリバー毎に単一の hit@k が報告されている。 本稿では,BM25フロアを構造的に固定するシステムに依存しないプロトコルであるエンティティ・コリジョンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end agent-memory benchmarks report a single hit@k per retriever, confounding lexical leakage (uncontrolled query/gold/distractor entity overlap) with tag-mixing (preferences, services, tools averaged together). We propose entity-collision, a system-agnostic protocol that pins the BM25 floor by construction -- every distractor shares the answer's entity tokens -- and stratifies queries by discriminator tag, so any lift over BM25 is attributable to the embedder. Applied to an open-source agent-memory testbed across 5 tags x 3 embedders x 5 collision degrees with paired-bootstrap 95% CIs, the protocol reveals a two-axis pattern: a 256-d hash trigram helps only on closed-vocabulary lexical tags at deep collision; MiniLM-384 dominates both axes; and a 2.7x-parameter BGE-large does not uniformly improve on MiniLM -- it wins on intent-style queries but loses on lexical ones. Encoder capacity alone is not the binding constraint. The synthetic intent-tag null replicates on LongMemEval (n=500) as a single-session-preference recall cliff. Adaptive vector-weight routing on LoCoMo is a measured null: 11.7pp of oracle headroom exists, but no signal we tested recovers it. All 26 result tables and 37 reproduce scripts are version-controlled and verified by a public registry; the protocol is exercised on a deterministically governed memory testbed (event-sourced decision log, DAG-state-machine schema lifecycle) so every reported CI is reproducible byte-for-byte from the ingest stream.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドのエージェント-メモリベンチマークでは、レトリバー毎に単一の hit@k が報告され、タグミキシング(参照、サービス、ツールの平均化)と語彙リーク(制御されていないクエリ/ゴールド/ディストラクタエンティティの重複)が混在している。 我々は、BM25フロアを構築によってピン留めするシステムに依存しないプロトコルであるエンティティコリジョンを提案し、各インタラプタは、回答のエンティティトークンを共有し、識別器タグによってクエリを階層化する。 256-dのハッシュトリグラムは、深い衝突時にクローズドボキャブラリの語彙タグのみを支援する。MiniLM-384は両方の軸を支配、BGE-largeは2.7xのパラメータでMiniLMを均一に改善しない。 エンコーダの容量だけではバインディングの制約ではない。 合成インテントタグヌルは、LongMemEval (n=500) 上でシングルセッション参照リコール崖として複製される。 LoCoMo上の適応的ベクトルウェイトルーティングは、測定されたヌルである:1.7ppのオラクルヘッドルームが存在するが、テストした信号では回復しない。 プロトコルは決定論的に管理されたメモリテストベッド(イベントソース決定ログ、DAG-ステートマシンスキーマライフサイクル)で実行され、報告されたすべてのCIは、取り込みストリームからバイト単位で再現可能である。

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