AMA: Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration
AMA: Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration [54.5] 複数の粒度にまたがるメモリ管理に協調エージェントを活用する新しいフレームワークであるAMA(Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration)を提案する。 AMAは、ステート・オブ・ザ・アートのベースラインを著しく上回り、トークンの消費をフルコンテキストの手法と比べて約80%削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:09:49 GMT)
「The Retriever routes inputs to optimal granularities based on intent. The Judge audits content relevance to trigger feedback loops and detects conflicts. The Refresher executes updates or deletions to rectify these inconsistencies. Finally, the Constructor synthesizes the validated context into structured memory entries.」と4エージェントからなるメモリ管理フレームワーク。