論文の概要: Long-Term Agent Memory through Complementary Curation and Consolidation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39790v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 10:40:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.07616
- Title: Long-Term Agent Memory through Complementary Curation and Consolidation
- Title（参考訳）: 補完的キュレーションと統合による長期エージェント記憶
- Abstract要約: 本稿では,エピソード記憶と構造化リレーショナル記憶からなるハイブリッドメモリアーキテクチャを提案する。
LoCoMoとLongMemEval-Sの2つのベンチマークで実証的研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.420393452466225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Long-horizon dialogue agents require effective memory systems to recall facts, events, and relationships from interaction histories. In this work, we propose a hybrid-memory architecture comprising episodic memories and structured relational memories and a consolidation mechanism which preserves efficiency. We conduct an empirical study across two benchmarks: LoCoMo and LongMemEval-S. Our experiments demonstrate that the two memory types are consistently complementary, combining both outperform state-of-the-art memory frameworks and achieves 90.2% accuracy on LoCoMo and 85.5% on LongMemEval-S.
- Abstract（参考訳）: ロングホライゾン対話エージェントは、相互作用履歴から事実、出来事、関係を思い出すために効果的な記憶システムを必要とする。
本研究では,エピソード記憶と構造化リレーショナル記憶からなるハイブリッドメモリアーキテクチャと,効率を保った統合機構を提案する。
LoCoMoとLongMemEval-Sの2つのベンチマークで実証的研究を行った。
我々の実験は、2つのメモリタイプが一貫して相補的であり、パフォーマンスのよい最先端メモリフレームワークと、LoCoMoで90.2%、LongMemEval-Sで85.5%の精度を実現していることを示した。
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