Memora：抽象性と具体性のバランスを取る調和的な記憶表現

マイクロソフトリサーチは、現在のAIエージェントのステートレスな性質を克服するために設計されたスケーラブルなメモリシステム「Memora」を発表しました。Memoraは、保存されるもの（リッチなメモリコンテンツ）と、それが取得される方法（軽量なプライマリ抽象化とキューアンカー）を分離することで、特異性と抽象化のトレードオフを解決します。LoCoMoとLongMemEvalのベンチマークで最新の最先端結果を達成し、Mem0、RAG、およびフルコンテキスト推論を上回り、最大98%少ないトークンを使用します。このシステムは国際会議ICML 2026（International Conference on Machine Learning 2026、第39回国際機械学習会議）で発表され、そのコードはGitHubで公開されています。Memoraの設計により、エージェントはセッションをまたいで詳細でアクセス可能な記憶を維持することで、長期的なコラボレーションを維持できます。