AIエージェントの記憶は多いほど良いとは限らない:8モデルの最適量

IBM Researchは過去軌跡から抽出した全指針、核、検索指針を比較し、効果的な量がモデルと課題で異なると報告しました。

記憶を容量として測る

IBM Researchは8月18日、ALTK‑Evolveを8モデルで評価しました。記憶は会話全文ではなく、過去の成功・失敗から抽出した戦略と注意点で、重み更新なしに全体、核、課題別検索として渡します。

著者報告ではDeepSeek‑V3.2は全指針で完了率+9.5ポイント、gpt‑oss‑120bは選択検索で+16.1ポイント、トークン+5%でした。全体投入は改善が小さく約50%多く使いました。GLM‑5には測定可能な改善がありませんでした。

意味と限界

業務ごとに記憶なし、核、検索、全体を比較し、成功、費用、遅延、誤指針再利用を測るべきです。特定課題と8モデルの著者実験で、パラメータ数だけでは決まりません。

一次資料