General Agentic Memory

General Agentic Memory (GAM) は、北京人工知能研究院や北京大学などの研究チームによって開発された、AIの「記憶喪失（コンテキストの腐敗）」を克服するための新しいメモリアーキテクチャである。従来のメモリシステムが事前に情報を要約・圧縮して保存するAOT（Ahead-of-Time）方式を採用していたのに対し、GAMは質問が発生した瞬間に文脈に合わせて記憶を最適化するJIT（Just-in-Time）方式を採用している。システムは、対話履歴を完全に保存しつつインデックスを作成する「Memorizer」と、必要に応じて情報を能動的に探索・再構成する「Researcher」という2つのエージェントで構成される。これにより、情報の損失を防ぎながら、無限に近い記憶容量と複雑な推論能力を両立させている。