記憶のないAIエージェントは高価な計算機に過ぎない。永続メモリを構築する

Cloud.ruのEvolution AI Agentsプロダクトのテックリードであるウラジスラフ・ヤンコフスキー氏が、AIエージェント用の永続メモリの構築について語ります。同氏は、メモリはそれ自体のために存在するのではなく、機能要件の結果として必要になると指摘します。つまり、エージェントがセッション間でメモリなしで動作できるのであれば、メモリは不要です。例として、メモリを必要としないGrafana用エージェントと、メモリが不可欠なL2サポートエージェントを挙げています。コンテキスト（モデルのウィンドウ内）とメモリ（モデル外）を区別し、メモリの2つの側面、つまり存続期間（短期、作業用、長期）と内容のタイプ（意味記憶、エピソード記憶、手続き記憶）も区別します。80%のケースでは、短期メモリと長期の意味記憶の組み合わせで十分です。メモリのレベルについて説明します。レベル0は、ダイアログ履歴の単純な保存で、重複や統合の欠如のために不十分です。レベル1は、pgvector、Qdrant、Milvus、Pineconeを使用したベクトル検索です。レベル2は、SQLやグラフ（例：Graphiti）を使った構造化メモリです。重要な間違いは、生の発言を保存することであり、正しくは、事実を抽出し、ソースと抽出データを持つ2層モデルを維持することです。