新しいメモリアーキテクチャは、ベクトルデータベースのエントリを「抽象度スコア」で整理するために双曲線埋め込みを採用し、エージェントがフラットなRAGシステムよりも効果的に知識を管理できるようにします。このアプローチはデータを構造化し、好みなどの抽象的なエントリが中心に位置し、具体的なイベントが境界に存在することで、より良いクラスタリングと検索を可能にします。

  • エントリにはHDBSCAN密度ベースのクラスタリングに影響を与える抽象度スコアが割り当てられ、ポアンカレ空間での重力による「歪み」として可視化されます。
  • 抽象的なエントリは高いエントロピーを持ち、複数のクラスタに属し、具体的な詳細と共に頻繁に検索結果に表示されます。
  • システムは、「テーマを中心に抽象的、中程度、具体的なエントリのバランスの取れた混合を含むクラスタ」である「スペクトルシーン」を返します。
  • エージェントはこれらのシーンを処理して、エントリを削除、統合、または抽象化し、時間とともに階層構造を維持します。

この手法は、スペクトルシーンを通じて広範なコンテキストを提供することで、エージェントが既存のメモリに新しい情報を統合することを支援し、粗粒度の知識グラフを超えたものです。