CLAG: 小型言語モデルエージェントのためのエージェント駆動クラスタリングによる適応的メモリ組織
arXiv cs.CL / 2026/3/17
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要点
- CLAGは、小型言語モデルエージェントの経験を意味的に整合したクラスタに整理するクラスタリングベースのメモリフレームワークを導入し、トピック間の干渉を低減します。
- システムは、SLM駆動のルーターを用いてメモリをクラスタへ割り当て、トピック要約と記述タグを含むクラスタ固有のプロフィールを自律的に生成します。
- 検索は2段階で行われます。まず、クラスタのプロフィールを用いて関連クラスタを絞り込み、干渉要因を排除します。次に、選択したクラスタ内を検索し、探索空間を縮小します。
- 3つのSLMバックボーンを用いた複数のQAデータセットを対象とした実験により、CLAGは回答品質と堅牢性を向上させつつ、軽量かつ効率的であることが示されました。
