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本記事では、従来のステートレスなLLMの限界を超え、学習・適応能力を持つステートフルなエージェントを実現するための「エージェントメモリ」の概念とアーキテクチャについて解説しています。エージェントの記憶はコンテキストウィンドウの管理（コンテキストエンジニアリング）と同等であり、メッセージバッファ、コアメモリ、リコールメモリ、アーカイブメモリという4つの主要なコンポーネントで構成されます。また、Mem…

大規模言語モデル（LLMs）は、膨大な量のデータで訓練された深層学習モデルであり、自然言語やその他のコンテンツを理解し、生成して、幅広いタスクを実行できるようになります。LLMsは、言語のシーケンスを処理し、テキスト内のパターンを捉えることに優れたニューラルネットワークアーキテクチャであるトランスフォーマーに基づいて構築されています。LLMsは、巨大な統計予測機として機能し、シーケンス内の次の単語…