テンセントがエージェント記憶技術をオープンソース化、トークン消費を最大61%削減

5月14日、テンセントクラウドは、長期間のエージェントタスク向けの記憶圧縮技術「TencentDB Agent Memory」を全世界に向けてオープンソース化すると発表しました。このソリューションは、長期および短期の記憶圧縮機能を提供し、OpenClawやHermesなどの主要なエージェントフレームワークにワンクリックでデプロイできます。マルチタスク連続セッションの実験では、トークン消費を最大61%削減し、タスク成功率を最大51%向上させることが確認されました。

現在、エージェントはコード開発、ウェブ検索、研究分析などのシナリオでタスクチェーンが長くなり、ツール呼び出しによって生成される大量のウェブコンテンツ、コードログ、中間結果がコンテキストウィンドウを急速に占有し、トークンコストが上昇し続けています。一般的な対策としてコンテキストウィンドウの拡大や履歴の圧縮要約がありますが、長期間のタスクではコンテキストの膨張やタスク状態の混乱が発生しやすいです。テンセントDB Agent Memoryは、完全な情報を外部ストレージにオフロードし、タスク実行中の重要な状態と構造関係を保持する新しい記憶圧縮スキームを提案します。

中核機能の1つは「Mermaidタスクキャンバス」です。システムはエージェントのタスクプロセスを構造化タスクグラフに整理し、タスク状態、ステップ要約、実行関係を保持します。コンテキストに軽量なタスクキャンバスだけを保持しても、エージェントは現在のタスク進捗とステップ間の依存関係を素早く判断できます。もう1つの重要な機能は「コンテキストオフローディング」です。ツール呼び出し後、ウェブコンテンツ、ログ、中間結果などの生情報はコンテキストウィンドウを長時間占有せず、外部ファイルシステムに保存されます。コンテキストには要約とインデックス情報のみが残り、必要なときに復元できます。

テンセントクラウドのテストデータによると、この記憶スキームを有効にすると、ウェブ検索シナリオのトークン消費が最大61%削減され、成功率が52%向上しました。コード修復シナリオではトークン消費が最大33%削減され、完了率が10%向上しました。複雑な長文書シナリオではトークン消費が最大31%削減され、精度が8%向上しました。

さらに、このプロジェクトには長期的なパーソナライズド記憶モジュールが含まれており、エージェントが会話をまたいでユーザーの好みや履歴を自動的に抽出します。PersonaMem評価では、このモジュールによりユーザープロファイルの理解精度が48%から76%に向上しました。このモジュールは以前から無料で提供されています。

TencentDB Agent Memoryは現在GitHubでオープンソースとして公開されており、OpenClaw、Hermesなどの主要エージェントフレームワークをサポートしています。開発者は一行のコマンドでインストールでき、追加のデータベースや外部サービスを設定する必要はありません。エージェントのタスク記録や記憶内容は通常のファイルとして保存され、直接表示やデバッグが容易です。

今年に入り、テンセントはエージェント技術エコシステムの展開を加速しています。先月、テンセントクラウドはエージェント実行基盤「Cube」をオープンソース化し、2週間でGitHubスター数が5000を超えました。