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AIエンジニアのための7種類のエージェントメモリ技術ガイド

大規模言語モデルはデフォルトでステートレスだが、エージェントは記憶によってコンテキストを保持する。本稿はワーキングメモリ、セマンティックメモリ、エピソディックメモリ、プロシージャルメモリ、検索メモリ、パラメトリックメモリ、プロスペクティブメモリの7種類を解説。各記憶の内容、保存場所、構築タイミングを説明し、比較表とPythonコード例を提供する。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
AIエンジニアのための7種類のエージェントメモリ技術ガイド
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  • エージェントメモリはステートレスなモデルをコンテキスト保持、経験学習、時間経過に伴う行動が可能なシステムに変える。
  • 7種類の記憶は形式(パラメトリック/非パラメトリック)と時間スケール(短期/長期)で分類される。
  • 実用的な構築順序:ワーキングメモリから始め、必要に応じてセマンティック、エピソディック、プロシージャル、プロスペクティブメモリを追加。パラメトリックと検索メモリは多くの場合既に存在する。

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