なぜRAGだけではAgentは「記憶」できないのか：LLMシステムにおけるMemoryアーキテクチャの設計

Zenn / 4/28/2026

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Key Points

RAGは外部知識の検索・参照には強いが、Agentが対話や実行の文脈を「内的に記憶」し続けるには不十分であるという問題設定が提示されます。
Memory（短期/長期、要約や永続化、更新戦略など）を別レイヤとして設計しないと、同一タスク内の整合性や継続的な学習・回想が崩れやすい点が説明されます。
そのため、検索（RAG）と記憶（Memory）の役割分担を明確にし、必要な情報だけを適切な形式で保持・再利用するアーキテクチャが重要になります。
LLMシステムでは「いつ」「何を」「どう更新し」「どう参照するか」を設計することが、Agentの記憶能力と信頼性を左右する要点としてまとめられます。

はじめに LLMを活用したアプリケーション開発が一般的なものになり、今や「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」はシステム設計において欠かせないコンポーネントになりました。社内ドキュメントの検索からカスタマーサポートまで、多くのプロダクトがRAGによって「ハルシネーションの少ない回答」を実現しています。しかし、システムが単なる「1問1答のチャットボット」から、自律的にタスクをこなす「Agent」へと進化するにつれて、多くの開発者が壁にぶつかっています。「RAGを実装したのに、AIが昨日の会話の前提を覚えていない」「ユーザーの好みをベクトルDBに...

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