9.4.1 メモリロードマップ：書き込み、検索、忘却

メモリは Agent を人間らしく見せるためではありません。タスクを助けるためにあります：同じ質問を減らし、有用な文脈を保ち、経験を再利用し、古い情報やプライバシー漏えいを避けます。

まずメモリループを見る

重要なのは「全部保存」ではありません。何を保存し、いつ検索し、いつ更新し、いつ忘れるかです。

メモリ書き込みフィルタを動かす

長期メモリにするべきなのは、安定した好みと再利用できる事実です。

events = [
    {"type": "preference", "text": "prefers short examples"},
    {"type": "temporary", "text": "debugging one local error"},
    {"type": "fact", "text": "project uses Python"},
]

memory = []
for event in events:
    if event["type"] in {"preference", "fact"}:
        memory.append(event["text"])

print("saved:", memory)
print("count:", len(memory))

期待される出力：

saved: ['prefers short examples', 'project uses Python']
count: 2

メモリが有用で、最新で、許可され、検索可能でなければ、Agent を助けるより邪魔することがあります。

この順番で学ぶ

手順	読む内容	実践アウトプット
1	メモリ概要	コンテキストウィンドウ、短期メモリ、長期メモリを区別する
2	短期メモリ	複数ターンの現在タスク状態を追跡する
3	長期メモリ	安定した好み、事実、プロジェクト背景を保存する
4	エピソード記憶と手続き記憶	何が起きたかと次にどうするかを分ける
5	メモリエンジニアリング	書き込み、検索、更新、期限切れ、削除ルールを設計する

残す証拠

このページを終えたら、この証拠カードを残します。

メモリ種別

短期、長期、エピソード記憶、または手続き記憶

書き込みルール

メモリが作成または更新されるとき

取得ルール

クエリ、関連性、鮮度、権限チェック

失敗確認

古い記憶、プライバシー漏えい、矛盾、または過剰検索

クリーンアップ操作

要約、統合、期限切れ、削除、または確認を求める

合格ライン

「たくさん覚える」ことが「良い性能」と同じではない理由を説明できれば、この章は合格です。

出口ミニプロジェクトは learning-planning assistant memory rules です：何を保存し、何を確認し、何を temporary にし、何を delete するかを決めます。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、agent loop を goal、plan、tool call、observation、memory/state update、stop condition として説明します。
2. 証拠には、最終回答だけでなく、別の開発者が確認できる trace を残します。
3. tool schema、permission boundary、retry、evaluation case、人間レビューなど、安全性または信頼性の制御を1つ説明できれば十分です。