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snseam/awesome-agent-memory

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LLMエージェントの長期記憶に関する読書リストと生活調査 — 989 論文、529 は PDF をアーカイブし、メモリ・カネル モジュールにマップされた深いメモ。 Ymem Research Radar をフィードします.

概要

素晴らしいエージェントメモリーは素晴らしいリストです。 LLMエージェントシステムで長期メモリを設計、評価、運用する方法を決定するための構造化されたエビデンスベースです。 リポジトリは5つの証拠レイヤーを分離します。 コアメンテナンスルールは簡単です: 直接証拠、メンテナーの推論、ベンダーの自己宣言、アフィリエイト評価、独立した Bucket 内の独立した再生を保持します。 質問に一致するパスから始めましょう。 スキル対応のエージェント ツールのユーザーは、リポジトリのローカル スキル $awesome-agent-memory を証拠を裏付けたレビュー ツールとして使用することもできます。 前提条件: .codex/skills/*/SKILL.md をロードするエージェントツールでこのリポジトリを開き、エージェント環境にこのスキルをインストールまたは有効にします。 $awesome-agent-memoryが利用できない場合は、.codex/skills/awesome-agent-memory/SKILL.mdを指示として使用し、このチェックアウトをAAM ROOTとして渡します.

概要(AI 翻訳)

LDMエージェントの長期メモリの設計と評価のための証拠ベース:紙、製品インタフェース、ベンチマークプロトコル、アーキテクチャパターン、および各ソースが証明するものの明示的な制限。

日本語 English

お問い合わせ

コンテンツの表

  1. このリポジトリが何であるか
  2. A の Glance
  3. 使い方
  4. 証拠モデル
  5. リポジトリマップ
  6. リポジトリレイアウト
  7. 規模の境界
  8. 問題とPRの原則
  9. 外的な内容および代理店の安全
  10. ライセンスおよびアーカイブポリシー
  11. 起源および維持
  12. 貢献

このリポジトリが何であるか

[awesome-agent-memory] 研究者とビルダーがメモリ設計を追跡するのに役立ちます ペーパー、文書化されたプロダクト インターフェイスおよび評価の議定書への決定。 アプローチを比較し、ギャップや設計実験を見つけるために使用します。 インクルージョンレコード 関連する証拠; それは製品勧告ではなく、セキュリティ認証 またはリーダーボードの位置。

リポジトリは5つの証拠レイヤーを分離します。

| レイヤー | 所有するもの | 主要エントリーポイント | お問い合わせ | 論文 | 著書 | 著書 | [[T1] |

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。


Table Of Contents

  1. What This Repository Is
  2. At A Glance
  3. How To Use It
  4. Evidence Model
  5. Repository Map
  6. Repository Layout
  7. Scope Boundaries
  8. Issue And PR Principles
  9. External Content And Agent Safety
  10. License And Archival Policy
  11. Origin And Maintenance
  12. Contributing

What This Repository Is

awesome-agent-memory helps researchers and builders trace memory-design decisions to papers, documented product interfaces and evaluation protocols. Use it to compare approaches, find gaps and design experiments. Inclusion records relevance and evidence; it is not a product recommendation, security certification or leaderboard position.

The repository separates five evidence layers:

Layer What it owns Main entry point
Papers Scholarly claims, methods, and local reading notes papers/index.md
Products Public behavior of memory products and memory-enabled platforms docs/products-landscape.md
Benchmarks Evaluation protocols, usage events, vendor claims, and critique records docs/benchmarks-landscape.md
Synthesis Taxonomy, living survey, architecture patterns, source maps, and signal logs docs/README.md
Decision workflow How evidence becomes ImpactReports, experiments, and ADR inputs docs/research-radar.md

The core maintenance rule is simple: keep direct evidence, maintainer inference, vendor self-claims, affiliated evaluations, and independent reproductions distinct. Note status, source version and review limitations matter more than the number of links or the submitter’s identity.

At A Glance

GitHub で README 全文を見る

推奨ツール

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インストール

npx skillfish add snseam/awesome-agent-memory
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