論文の概要: Agent Memory Distillation: Empowering Small LLM Agents with Hierarchical Teacher Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07169v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 12:43:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.497637
• Title: Agent Memory Distillation: Empowering Small LLM Agents with Hierarchical Teacher Memory
• Title（参考訳）: エージェントメモリ蒸留 : 階層型教師メモリによる小型LDMエージェントの活用
• Abstract要約: エージェントメモリ蒸留(Agen Memory Distillation、AMD)は、大規模な教師エージェントから階層的な記憶を通じて、構造化された知識を小さな学生エージェントに転送する、トレーニング不要のフレームワークである。 メモリはタスクレベルの戦略を符号化し、サブタスクメモリは具体的な振る舞いの例を提供し、ファンクションメモリは関数ごとの呼び出し規約をキャプチャする。 GPT-5-miniを教師とする4つの学生モデル(4B-8Bパラメータ)を用いた3つのツールユースベンチマークでAMDを評価し,平均精度27.2%p,11.2%p,3.4%pのAppWorld,BFCL Vを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.6908961629532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Memory systems have shown promise for improving agent performance, but their potential remains largely unexplored for small language models, which struggle to generate sufficient successful trajectories on their own. We propose Agent Memory Distillation (AMD), a training-free framework that transfers structured knowledge from a large teacher agent to a small student agent through hierarchical memory. AMD constructs three complementary memory types from successful teacher trajectories: Workflow memory encodes task-level strategies, Subtask memory provides concrete behavioral examples at an intermediate granularity, and Function memory captures per-function calling conventions and common pitfalls. Workflow and Subtask memories are injected proactively at the start of each task, while Function memory is retrieved reactively upon tool-calling errors. We evaluate AMD on three tool-use benchmarks using four student models (4B-8B parameters) with GPT-5-mini as the teacher, achieving average accuracy gains of 27.2%p, 11.2%p, and 3.4%p on AppWorld, BFCL V3, and ToolSandbox, while consistently outperforming existing memory-based baselines. Further analysis shows that Subtask memory contributes the largest gains, teacher effectiveness depends on both teacher capability and student compatibility, and 4B-sized students benefit most from AMD.
• Abstract（参考訳）: メモリシステムはエージェントのパフォーマンスを改善するという約束を示しているが、その潜在能力は小さな言語モデルでは探索されていない。 本研究では,大規模教員から小学生エージェントに階層記憶を通じて構造化知識を伝達する学習自由フレームワークであるエージェントメモリ蒸留(AMD)を提案する。 ワークフローメモリはタスクレベルの戦略を符号化し、Subtaskメモリは中間粒度で具体的な振る舞いの例を提供し、ファンクションメモリは関数ごとの呼び出し規約と共通の落とし穴をキャプチャする。 ワークフローとSubtaskメモリはタスクの開始時に積極的に注入され、Functionメモリはツール呼び出しエラー時にリアクティブに取得される。 GPT-5-miniを教師とする4つの学生モデル(4B-8Bパラメータ)を用いた3つのツールユースベンチマークでAMDを評価し,AppWorld,BFCL V3,ToolSandboxにおける平均精度27.2%p,11.2%p,3.4%pを達成した。 さらに分析したところ、Subtaskメモリは最大の利得をもたらし、教師効果は教師能力と生徒の適合性に依存し、4Bサイズの学生はAMDの恩恵を受けることがわかった。

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