# MemGPT Packer et al.(2023)が提案した、LLMエージェント向けの階層的メモリ管理フレームワーク。オペレーティングシステムのページング機構からインスピレーションを得た設計が特徴で、**コンテキストウィンドウ内の短期メモリ**と**外部ストレージの長期メモリ**の間でデータを明示的に移動することで、コンテキスト長の制約を超えた継続的な情報保持を実現する。(Source: [[@2025__arXiv__Memory in the Age of AI Agents]]) ## 設計概要 - **短期メモリ(コンテキストウィンドウ)**: 現在の会話や推論に必要な情報を保持する作業領域。 - **長期メモリ(外部ストレージ)**: コンテキストウィンドウに収まらない情報を永続化するバックエンド。 - **明示的なメモリ移動**: エージェント自身がメモリのロード/アンロードを制御する関数呼び出しインターフェースを持つ。ページングの「スワップイン/スワップアウト」に相当する操作を LLM が自律的に行う。 ## 位置づけ "Memory in the Age of AI Agents" のサーベイでは、MemGPT を**短期・長期メモリの双方を明示的に管理するフレームワーク**の代表例として位置づけている。[[LoCoMo]] ベンチマークでの評価対象の一つ。 オープンソースとして公開されており、研究・実装の基盤として広く参照される。 ## 関連 - ソース: [[@2025__arXiv__Memory in the Age of AI Agents]] - エンティティ: [[Mem0]] / [[Yuyang Hu]] / [[National University of Singapore]] - 概念: [[エージェントメモリ]]