Microsoft が提案する Mnemis メモリシステムを自作 AI アプリに実装してみた
Zenn / 3/20/2026
📰 NewsTools & Practical Usage
Key Points
- Microsoftが提案するMnemisメモリシステムを自作AIアプリに組み込み、長期記憶と再利用性を強化した。
- 実装の要点として、メモリ層の設計・インデックス・検索・コンテキスト維持の流れを実装した点を説明している。
- 実運用でのパフォーマンス改善やリソース要件、レイテンシへの影響を観察・評価した。
- 実務上の課題（互換性・スケーリング・データプライバシー）と今後の拡張性について検討している。
はじめに
LLMベースのエージェントにとって、過去の対話情報をどのように蓄積し、どう引き出すか は根幹的な課題です。コンテキストウィンドウには上限があり、すべての会話履歴をそのまま渡し続けることは現実的ではありません。
この問題に対してMicrosoftが提案したのが Mnemis です。Mnemisの核心は以下の2点に集約されます。
https://arxiv.org/abs/2602.15313
対話をチャンク化し、エンティティと関係性を抽出して知識グラフに格納する（事前準備フェーズ）
System-1（ハイブリッド検索）とSystem-2（LLM 駆動の階層探索）を並行...
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