Titans・Mem0・SimpleMem で理解するLLM長期記憶の3パラダイムと実装戦略
Qiita / 4/5/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureIdeas & Deep Analysis
Key Points
- Titans・Mem0・SimpleMemという3つの枠組みを軸に、LLM長期記憶を設計するための代表的なパラダイムを整理する解説記事である。
- 長期記憶を「何を記憶するか(知識/状態)」「どの形式で保持するか」「どのタイミングで参照・更新するか」という観点で比較し、実装の意思決定ポイントを明確化する。
- エージェント用途を念頭に、外部メモリ/永続化・検索・要約/圧縮などの実装戦略を組み合わせる考え方を提示する。
- 具体的な運用・実装に落とす際の設計手順(構成要素、データフロー、評価の観点)を通して、長期記憶を持つLLMシステムの実装指針を与える。
Titans・Mem0・SimpleMemで理解するLLM長期記憶の3パラダイムと実装戦略
この記事でわかること
LLMエージェントの長期記憶が2025-2026年にどう進化したか、3つのパラダイム(フラット検索型・構造化型・ポリシー管理型)の全体像
Google T...
Continue reading this article on the original site.
Read original →💡 Insights using this article
This article is featured in our daily AI news digest — key takeaways and action items at a glance.
Related Articles

Why AI documentation tools are replacing wikis in 2026
Dev.to

Pitfalls of Claude Code
Dev.to

Claude Code custom commands: build your own /deploy, /review, and /standup
Dev.to

Managing MCP Servers and Tools With Agentregistry OSS
Dev.to

Big Tech firms are accelerating AI investments and integration, while regulators and companies focus on safety and responsible adoption.
Dev.to