概要
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/9f55a757e6af15
詳細内容
## AIエージェントに「過去の失敗」を教えて、精度を上げる
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/9f55a757e6af15
「Memp」は、AIエージェントが過去の成功と失敗の経験から学習し、タスクの精度と効率を向上させる新たな手法を提案する。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 80/100 | **Annex Potential**: 80/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AIエージェントの精度向上, Memp（手続き記憶）, 経験からの学習, 自己改善AI, エンタープライズAIの課題]]
AIエージェントの精度と効率を大幅に向上させる新手法「Memp」が登場しました。浙江大学とアリババの研究者によって提案されたこの手法は、エージェントに「手続き記憶」、つまり過去の成功・失敗経験から動的に学習させることで、従来の課題を解決します。現状、自前でAIエージェントを構築するのは難しく、高性能なエージェントですら期待通りに動かないケースが少なくありません。Mempは、AIが過去の行動ログとその結果を参照し、自身の計画を調整することで、同じ失敗を繰り返さないようにします。
具体的なMempの手順は以下の4ステップです。まず、過去の行動ログから成功・失敗の手順書を「記憶」として構築します。次に、ユーザーからの命令に対して、この記憶を検索し、最適な行動計画を立案します。計画に基づいてタスクを実行し、その結果（成功/失敗）を基に記憶を随時更新していきます。このサイクルにより、人間が手動で手順書を作成する手間を省きつつ、エージェントは自己改善を続けます。
実験では、ALFWorldやTravelPlannerといったタスクにおいて、Mempを適用したエージェントはタスク成功率が大幅に向上し、実行ステップ数も削減されました。また、GPT-4oで構築した手続き記憶をより弱いモデルに転移しても性能向上が見られ、この手法の汎用性と実用性が示されています。
この技術は、特にエンタープライズ向けのAIエージェント開発において重要です。現状のAIエージェントには技術的な壁がありますが、Mempのような経験学習の仕組みは、まるで新人が仕事を覚えていくようにAIの精度を飛躍的に高める可能性を秘めています。RAGシステムを含む、より高性能で信頼性の高いAIシステムを構築する上で、Mempは非常に有望な選択肢となるでしょう。