メモリとは

約5分

複数回のやり取りやセッションをまたいでAIに情報を覚えさせたい方、会話が長くなると前提を忘れてしまう問題を解決したい方

メモリとは、AIエージェントが会話のターンやセッションをまたいで情報を保持し、必要なときに呼び出す仕組みです。コンテキストエンジニアリングが「今この瞬間に何を見せるか」を扱うのに対し、メモリは「あとで使うために何を残しておくか」を扱います。

コンテキストとメモリの違い

メモリに保存された情報も、実際に使われるときはコンテキストとしてモデルへ渡されます。つまりメモリは、コンテキストへ後から読み込まれる「情報の貯蔵庫」です。

種類	説明	実装例
短期メモリ	現在のセッション内でのみ有効な作業状態	会話履歴、直前のツール実行結果
長期メモリ	セッションをまたいで保持される情報	ユーザーの好み、過去のタスク結果、ドキュメント

会話やログをすべて残すのではなく、重要な決定事項・未解決事項・制約を要約して保存します。長くなった履歴を毎回すべて渡すと、コンテキストウィンドウを圧迫し重要情報が埋もれます。

過去の情報をベクトル化して保存し、現在のタスクに関連する情報だけを類似検索で呼び出します。この仕組みはRAGの考え方と共通しています。

ユーザーの設定・プロフィール・プロジェクトの制約などは、自由文ではなく構造化されたファイルやレコードとして保存すると、後から正確に参照できます。

# ユーザープロフィール例
好みの回答スタイル: 簡潔・箇条書き中心
使用言語: 日本語
プロジェクトの制約: 本番デプロイは承認後のみ

クイズ