🧠 AIのメモリは「ユーザーの好み」を覚えるもの、という常識を覆す発表です。Perplexityの新メモリ「Brain」は、エージェント自身が仕事のやり方を覚えて上達していきます。
📰 タイトル: Self-improving Memory for Agents
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💡 概要
Perplexityが、AIエージェント向けの自己改善型メモリ「Brain」を発表しました。エージェント「Computer」が行った作業をコンテキストグラフとして蓄積し、一定間隔で見直すことで、使うほど賢く・安く・速くなる仕組みです。
🔍 解決する課題
従来のメモリはユーザーの好みを覚えることに偏り、エージェント自身の性能向上には使われていませんでした。人間の従業員のように「仕事をしながら学んで上達する」エージェントを実現することが狙いです。
🛠 方法論と提案手法
・作業の結果や修正を追跡するコンテキストグラフを構築
・アイデアやプロジェクトをまとめたLLM wikiをエージェントのサンドボックスに自動ロード
・セッションや外部連携の結果、ソース文書の変更を夜間にインクリメンタル統合
・成功したやり方、失敗した試行、ユーザーの修正の3つから学習し過去のミスを回避
📊 ユースケース / 実験結果
・既出タスクで回答の正確性が25%向上
・リコールが16%改善
・履歴的文脈を要するタスクでコストを13%削減
・改善は使い続けるほど大きくなる
回答とソース取得の高速化、トークン浪費の削減、問題の予兆の先回り検知などに使えます。
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