エージェントの軌道を重み更新なしで再利用可能なガイドラインに変換するエージェントメモリシステムであるALTK-Evolveは、ACEと同等以上の精度を達成しつつ、大幅に少ないトークン数で使用可能である。すべてのステップで包括的なプレイブックを挿入するACEとは異なり、ALTK-Evolveはモデルの容量に基づいて関連するガイドラインのみを選択的に取得して提供する方法を採用している。

  • DeepSeek-V3.2において、ALTK-Evolveは推論コストの約40%でEasy、Hard、OverallタスクすべてでACEを上回る性能を示した。
  • gpt-oss-120bでは、コストが約7分の1でスコア56.0と54.8の同点となった。
  • 教訓を要約に圧縮するのではなく、経験を保つためにサポートカウント付きの個別ガイドラインを保持している。
  • 提供は調整済みであり、強力なモデルには統合された完全セットが、文脈の混雑を防ぐために弱いモデルには厳選されたサブセットが提供される。

メモリ提供を一定値ではなくダイヤルとして扱うことで、ALTK-Evolveは弱いモデルがガイダンスに圧倒されるのを防ぎ、強力なモデルでのトークン使用量を削減している。