メモリはAIエージェントにとって本当にゲームチェンジャーです。 プロアクティブエージェントのメモリを正しく設定できるようになってからは、推論力、スキル、ツールの使用が大幅に向上しました。 私はセマンティック検索とキーワード検索(Obsidian Vaults)を組み合わせて使っています。 ここに、メモリやマルチエージェントシステムを持つ構築を行う方に役立つフレッシュング付きのレポートがあります。 マルチエージェントメモリをコンピュータアーキテクチャの問題として捉えることを提案しています。 本論文は共有メモリと分散メモリパラダイムを区別し、I/O、キャッシュ、メモリの三層構造を提案し、エージェント間のキャッシュ共有と構造化メモリアクセス制御という2つの重要なプロトコルギャップを特定しています。 今日のエージェント記憶システムは、非公式で冗長かつ制御が難しい点で人間の記憶に似ています。 エージェントが協調的なマルチエージェントシステムへと進化するにつれて、メモリ要件は急速に複雑化します。 コンテキストはもはや静的なプロンプトではありません。帯域幅、キャッシュ、コヒーレンス制約を持つ動的メモリシステムです。 最大の未解決の課題は、マルチエージェント間のメモリ一貫性でした。 複数のエージェントが同時に共有メモリから読み書きすることは、可視性、順序付け、紛争解決という古典的な課題を提起します。 メモリは生のバイトとしてではなく、推論に用いられる意味的な文脈として捉えるべきです。 論文: 私たちのアカデミーで効果的なAIエージェントの構築方法を学びましょう: