MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems [66.1] 自己進化型メモリシステムは、大型言語モデル(LLM)ベースのエージェントの進化パラダイムを前例のない形で再構築している。 MemeEvolveは、エージェントの経験的知識とメモリアーキテクチャを共同で進化させるメタ進化フレームワークである。 EvolveLabは、12の代表的なメモリシステムをモジュール設計空間に蒸留する、統一された自己進化型メモリである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Dec 2025 14:26:14 GMT)
「we introduce MemEvolve, a framework that facilitates the dual evolution of an agent’s experience and its memory architecture. Conceptually, MemEvolve operates as a bilevel optimization process: the inner loop performs a first-order evolution, where the agent, guided by a fixed memory system, adapts to a continuous stream of new tasks by populating its experience base. The outer loop drives a second-order evolution, meta-learning a more effective memory architecture to accelerate future learning. This allows the agent not only to evolve, but to evolve more efficiently and intelligently over time.」とMemory機構自体が適応していくタイプのフレームワークの提案。面白い一方で他のベンチマークでのスコアも気になるところ。