MemArchitect: ポリシー駆動のメモリガバナンス層

要約：永続的な大規模言語モデル（LLM）エージェントは、メモリ管理における重大なガバナンスのギャップを露呈する。標準的な Retrieval-Augmented Generation（RAG）フレームワークはメモリを受動的なストレージとして扱い、矛盾を解決する仕組み、プライバシーを強制する仕組み、または時代遅れの情報（「ゾンビ記憶」）が文脈ウィンドウを汚染するのを防ぐ仕組みを欠いている。
私たちは MemArchitect を導入します。MemArchitect は、メモリのライフサイクル管理をモデルのウェイトから切り離すガバナンス層です。MemArchitect は明示的で、ルールベースのポリシーを強制します。これには、メモリの減衰、衝突解決、プライバシー制御が含まれます。
ガバナンスされたメモリは、エージェント設定において管理されていないメモリを一貫して上回ることを示しており、信頼性が高く安全な自律システムのためには、構造化されたメモリガバナンスの必要性を強調しています。