APEX-MEM：時間推論を備えたエージェント型セミ構造化メモリによる長期会話AI

arXiv cs.CL / 2026/4/17

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要点

この論文は、コンテキストウィンドウの拡大や素朴なリトリーバルがノイズを増やして応答を不安定にする問題に対処する、長期会話用メモリシステム「APEX-MEM」を提案します。
APEX-MEMは、ドメイン非依存のオントロジーを用いたプロパティグラフで会話を構造化し、エンティティ中心の枠組みの中で時間的に根拠づけられたイベントとして表現します。
情報の時間的な変遷を全履歴として保持するため、追記専用（append-only）のストレージを採用します。
マルチツールのリトリーバルエージェントが、問い合わせ時に矛盾や変化する情報を解決し、関連性の高いコンパクトなメモリ要約を生成します。
LOCOMOのQA（88.88%）およびLongMemEval（86.2%）で良好な性能を示し、セッション対応型アプローチを上回るほか、プロパティグラフが時間的に一貫した長期推論に有効であることを示しています。