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AIエージェント用のユニバーサルメモリ層
概要
📄 Mem0のトークン効率の良いメモリアルゴリズムのベンチマーク→ すべてのベンチマークは同じ本番代表モデルスタック上で動作します。シングルパス取得(1回の呼び出し、エージェントループなし)。 - -- 1回のLLM呼び出しでUPDATE/DELETEなし。メモリーが蓄積されます。上書きはされません。- -- エージェントがアクションを確認すると、その情報は同じ重みで保存されます。- -- エンティティを抽出し、埋め込み、メモリ間でリンクして検索ブーストを行います。- -- セマンティック、BM25キーワード、エンティティマッチングが並列かつ融合されてスコアリングされます。- -- 現在の状態、過去のイベント、今後の計画に関するクエリに対して、適切な日付のインスタンスをランク付けする時間認識型取得。 アップグレード手順については移行ガイドをご覧ください。評価フレームワークはオープンソース化されているため、誰でも数値を再現できます。 - -- 前回のアルゴリズムより+20ポイント、+27ポイント、+53ポイント。
概要（AI 翻訳）
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📄 Mem0のトークン効率の良いメモリアルゴリズムのベンチマーク→
新しいメモリアルゴリズム(2026年4月)
| ベンチマーク | 旧 | 新 | トークン | レイテンシ p50 |
|---|---|---|---|---|
| ロコモ71.4 | 92.5 | 7.0K | 0.88秒 | |
| ロングメム評価67.8 | 94.4 | 6.8K | 1.09秒 | |
| ビーム(1M) | — | 64.1 | 6.7K | 1.00秒 |
| ビーム(10M) | — | 48.6 | 6.9K | 1.05秒 |
すべてのベンチマークは同じ本番代表モデルスタック上で動作します。単一のパス取得(1回の呼び出し、エージェントループなし)で、top_200の取得予算で実施されます。スコアはMem0のマネージドプラットフォームを反映しており、オープンソースSDKにはない独自の最適化が含まれています。オープンソースユーザーは方向的には似たような効果を期待すべきですが、同じ数値は期待できません。
何が変わったのか:
- 単一パスのADDのみ抽出 – 1回のLLM呼び出しでUPDATE/DELETEなし。メモリは蓄積されます。上書きはされません。
- エージェント生成の事実は一級 – エージェントがアクションを確認すると、その情報は同じ重みで保存されます。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
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📄 Benchmarking Mem0’s token-efficient memory algorithm →
New Memory Algorithm (April 2026)
| Benchmark | Old | New | Tokens | Latency p50 |
|---|---|---|---|---|
| LoCoMo | 71.4 | 92.5 | 7.0K | 0.88s |
| LongMemEval | 67.8 | 94.4 | 6.8K | 1.09s |
| BEAM (1M) | — | 64.1 | 6.7K | 1.00s |
| BEAM (10M) | — | 48.6 | 6.9K | 1.05s |
All benchmarks run on the same production-representative model stack. Single-pass retrieval (one call, no agentic loops) at a top_200 retrieval budget. Scores reflect Mem0’s managed platform, which includes proprietary optimizations not available in the open-source SDK; open-source users should expect directionally similar gains but not identical numbers.
What changed:
- Single-pass ADD-only extraction – one LLM call, no UPDATE/DELETE. Memories accumulate; nothing is overwritten.
推奨ツール
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インストール
npx skillfish add mem0ai/mem0