AI AgentのMemoryはRAGだけで十分か？長期タスクを支える記憶設計を整理する

AI Agentが長期間にわたってタスクを実行するとき、避けて通れない問題の一つが「Memory（記憶）」です。 最近は、AgentにRAGやベクトルデータベースを組み合わせる設計をよく見かけます。しかし、過去の情報を検索できるようにするだけで、本当に長期タスクを安定して完了できるのでしょうか？ この記事では、LangGraphの公式ドキュメント、MemGPT、ICML…

Related

Japanexit 1でClaude Codeフックは止まるか33回試した Zenn (AI)

Japan#58 中継役のAstraが工程を決め始めた。Codexマルチエージェントの自律性とコストの境界 Zenn (AI)

JapanClaude Codeを使ったバイブコーディングで30分で業務アプリを作ってみよう gihyo.jp

JapanGitHub、「Copilot Fusion」正式リリース。タスクに応じて最適なAIモデル選択で高性能かつ低コストに。GitHub Universe 2026 Publickey

JapanChatGPTの「Chat」と「Work」統合へ 利用制限はCodexと共通化 ITmedia AI+

JapanOpenAI、ChatGPTとCodexの利用枠を共有へ ―2026年12月から、Instantモードは対象外 gihyo.jp

More from Zenn (AI) on Accept All.