AIエージェントのメモリ技術スタック：コアコンポーネント、設計パターン、主要フレームワークの比較

本稿では、AIエージェントにおけるメモリの設計とアーキテクチャを体系的に整理し、メモリを作業メモリ、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶の4つのコアタイプに分類している。また実運用の観点から、全データを無差別にベクトル化することや、メンテナンスを行わずに無制限に肥大化させるといった典型的なアンチパターンを指摘。さらに、Letta、Mem0、Graphiti、Cogneeといった主要フレームワークについて、テキストチャンク、エンティティベクトル、バイテンポラル・ナレッジグラフなどのストレージモデルにおける実装の違いを比較している。