エージェントメモリ
定義
エージェントメモリとは、AI エージェントが会話の中で、あるいはセッションをまたいで情報を保持し、思い出す能力のことです。過去のメッセージ、顧客の情報、これまでのやり取りを覚えているため、毎回のやり取りをまっさらな状態として扱わずに済み、一貫した対応ができます。
仕組み
メモリは通常、層に分かれています。短期メモリは、モデルのコンテキストウィンドウの中に現在の会話を保持します。長期メモリは 1 回のセッションを超えて情報を保存し、多くはデータベースやベクトルストアに置かれ、必要なときに関連する部分だけを取り出します。そのためエージェントは、顧客が過去に抱えた問題や好みを後から思い出せます。
モデルのコンテキストウィンドウには上限があるため、長い履歴はそのまま丸ごと渡すのではなく、要約するか選択的に取り出すのが一般的です。こうすることで、ウィンドウを溢れさせずに、最も関連する情報を手元に残せます。
サポートで重要な理由
メモリがあるかどうかが、AI エージェントを継続した担当者のように感じさせるか、三歩歩けば忘れる相手のように感じさせるかを分けます。メモリがあれば、すでに話した内容を参照でき、顧客に同じ説明を繰り返させずに済み、チャネルや来訪をまたいで文脈を引き継げます。体験の滑らかさを大きく左右する要素です。
よくある質問
短期メモリと長期メモリの違いは何ですか?
短期メモリは、コンテキストウィンドウの中に保持された現在の会話です。長期メモリはセッションをまたいで外部ストレージに残り、関連するときに取り出されます。
エージェントメモリはコンテキストウィンドウを使いますか?
短期メモリは使います。長期メモリはウィンドウの外にあり、必要な分だけ選んで取り込まれます。ウィンドウには上限があり、無制限の履歴は保持できないためです。
関連用語
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウとは、言語モデルが一度に考慮できるテキストの最大量のことで、トークン数で測られます。与える入力と、モデルが生成する出力の両方が含まれます。.
ベクトルデータベース
ベクトルデータベースとは、埋め込み(高次元のベクトル)を保存し、類似度で検索するために作られたデータベースです。クエリに意味が最も近いコンテンツを高速に見つけられます。.
埋め込み(エンベディング)
埋め込みとは、テキスト(あるいは画像やコードなど)を意味を捉えた数値ベクトルとして表現したものです。意味の近いコンテンツ同士が、高次元の空間で近くに配置されます。.
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Macha は既に運用中のヘルプデスク (Zendesk、Freshdesk、Front、Intercom、Gorgias) の上に載る AI エージェント層です。
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