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長期間言語エージェントの記憶痕跡、ヘビーテールの特性を解明

arXiv cs.AIは2026年10月1日(現地時間)、長期間にわたり外部メモリをワールドモデルとして利用する言語エージェントの記憶痕跡に関する研究論文を公開した。同論文は、従来のメモリ評価基準であるタスク成功やトークンコストに加え、メモリ使用の「形状」が重要であると指摘。エージェントのメモリが特定の「コア」に集中し、稀な状態が「テール」に残存して予測エラーが蓄積される現象を詳細に分析し、その特性を解明した。