本記事は A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents (arXiv 2502.12110, NeurIPS 2025) の解説記事です。 論文概要（Abstract） A-MEMは、個人の知識管理手法であるZettelkasten（ツェッテルカステン）に着想を得て、LLMエージェントのメモリを動的にインデックシング・リンキングする手法を提案する。メモリ追加時...

本記事は Agentic Memory: Learning Unified Long-Term and Short-Term Memory Management for Large Language Model Agents (arXiv 2601.01885) の解説記事です。 論文概要（Abstract） Agentic Memory（AgeMem）は、LLMエージェントの長期記憶（...

本記事は Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents (ACL 2024) の解説記事です。 論文概要（Abstract） LoCoMo（Long-term Conversational Memory）は、LLMエージェントの超長期対話記憶能力を評価するためのベンチマークデータセットである。平均600ターン・...

本記事は E-mem: Multi-agent based Episodic Context Reconstruction for LLM Agent Memory (arXiv 2601.21714) の解説記事です。 論文概要（Abstract） E-memは、LLMエージェントの長期記憶において従来手法が抱える「破壊的脱文脈化（destructive de-contextualiz...

本記事は Effective harnesses for long-running agents（Anthropic Engineering Blog） の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Anthropicは、長時間実行されるLLMエージェントの制御基盤（ハーネス）の設計パターンについて、実践的なエンジニアリングブログを公開している。このブログでは、Initializerエ...

本記事は arXiv:2601.01954 の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、ソフトウェアエンジニアリング（SE）研究においてLLMプロンプティングがどのように報告されているかを実証的に調査した研究である。著者らはICSE、FSE、ASEの3大SE会議から2022年以降に発表された1,731本の論文を収集し、そこから286本のLLM関連論文を抽出・分析した。さらに...

本記事は https://www.anthropic.com/research/bloom の解説記事です。記事中の実験結果・数値はすべてAnthropicチームによる報告に基づいており、筆者自身が実験を行ったものではありません。 ブログ概要（Summary） Bloomは、LLMの行動特性（sycophancy、self-preservation、sabotageなど）を定量評価するた...

本記事は The Orchestration of Multi-Agent Systems: Architectures, Protocols, and Enterprise Adoption（arXiv:2601.13671） の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、自律エージェントが構造化された協調とコミュニケーションを通じて共有目標を達成する「オーケストレーテッド...

本記事は Prompt, agent, and model lifecycle management（AWS Prescriptive Guidance, 2026年公開）の解説記事です。 この記事は Zenn記事: Gitによるプロンプト変更管理：LLMアプリの品質を守るバージョニング実践 の深掘りです。 ブログ概要（Summary） AWS Prescriptive Guidanc...

本記事は Difficulty-Aware Agent Orchestration in LLM-Powered Workflows（arXiv:2509.11079、WWW2026採択） の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、既存のマルチエージェントLLMシステムが静的ワークフローに依存しているため、単純なクエリを過剰に処理するか複雑なクエリで性能が不足する問題に対...