# OpsMem [[Nankai University]]・[[Tsinghua University]]・[[Huawei Technologies]] による失敗診断向けデュアルメモリフレームワーク([[@2026__arXiv__OpsMem - Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis]]、arXiv 2026-07-13)。 現在のインシデントの診断状態を表す短期記憶(STM、症状・証拠・仮説からなるグラフ)と、インシデント横断の運用経験を組織化する長期記憶(LTM、パターン・ケース・プロシージャからなるグラフ)を維持し、cross-memory resonance(CMR)により STM の更新のたびに関連する LTM 部分グラフを再活性化する。STM と活性化 LTM の両方に条件づけたマルチエージェント診断ループ(Plan→Acquire Evidence→Analyze→Update STM)で診断を進め、解決後は Long-Term Memory Consolidation によって経験を LTM へ蒸留し、診断を重ねるほど性能が向上する自己進化を実現する。 Huawei の実運用マイクロサービス障害 120 件データセットで、ReAct・GoS(agentic-reasoning)および GoS+VectorRAG/GraphRAG/LinearRAG(knowledge-augmented)の全ベースラインを上回り、最強ベースライン比で Match を最大 46.88 ポイント、Relevant を最大 18.39 ポイント改善した。コードは https://github.com/gaorch85/OpsMem で公開されている。 同じ研究グループによる [[OpsAgent]](Luo+, ASE 2026)の後継的な位置づけにあると見られる(著者の重複: Yu Luo・Shenglin Zhang・Dan Pei ら)。 ## 関連 - 本ソース: [[@2026__arXiv__OpsMem - Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis]] - 開発元: [[Nankai University]] / [[Tsinghua University]] / [[Huawei Technologies]] - 関連製品: [[OpsAgent]] - 関連概念: [[エージェントメモリ]] / [[仮説駆動RCA]] / [[LLMによる根本原因分析]] / [[マルチエージェント協調]] ## 出典 - [[@2026__arXiv__OpsMem - Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis]]