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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 2 件
AIエージェントのメモリは実際にどう作られているのか — 4つの設計と、ベンチマークが実際に証明したこと ♪ 聞けます
「エージェントメモリ」は単一の技術ではなく、少なくとも4つの異なる設計をひとまとめにした言葉です — ファイルスクラッチパッド、要約/コンパクション、ベクトル回収、知識グラフ。本稿はまず、それぞれが実際に何をするのかを製品ドキュメントで確認し、その後もっと不都合な質問を投げかけます: どちらが優れているという根拠は、実際に測定されたことがあるのか? Mem0論文(arXiv:2504.19413)の表を直接読むと、ヘッドラインの「Ope
2026-07-17 · 38 分で読めます #ai#ai-agent#agent-memory#llm#benchmarkAIエージェントメモリと長期コンテキスト 2026 — Mem0 / Zep / Letta / Cognee / Graphiti / Anthropic Memory 詳細ガイド
コンテキストウィンドウが100万トークンを超えた2026年でも、エージェントメモリは未解決の問題だ。Mem0、Zep、Letta（旧MemGPT）、Cognee、Anthropic Memory API、OpenAI Memory、Graphiti、Verba、Cody Memories、そしてGenerative Agentsまで — ベクトルメモリ・グラフメモリ・エピソードメモリの3モデルを比較し、短期・作業・長期（意味・エピソード
2026-05-16 · 29 分で読めます #ai-memory#agent-memory#mem0#zep#letta