AletheionAGIのFelipe Maya Munizは、エージェントの履歴を増加させることなくアクティブな計算メモリを増やさずに済むよう、記憶と言語を分離する実験的アーキテクチャであるASM-CM（Aletheion Compact Memory Model）を紹介している。

  • システムはコンパクトなアクティブ状態を維持し、関連する連想のみを取得して、Qwen3 8BのようなローカルまたはリモートのLLMに最小限のコンテキストを送信する。
  • 「Diamond Promise」実験において、ASM-CMは15ケースすべてで合格し、キャラクターおよびプロセス再起動ごとに最大10,000個の妨害データに耐えた。
  • 凍結された32Kストリーミングプロトコル下で、ストリームあたり約140 KiBの保持状態により、MQAR連想検索精度100%を達成した。
  • 1時間および6時間の永続性に関する耐久プロトコルは合格しており、24時間のテストは現在最終調整中である。

このアーキテクチャは、外部モデルへの完全な会話履歴の繰り返し送信を回避することで、入力トークンコストとレイテンシーを削減することを目指している。