エージェントメモリ (Agent Memory)
読み: えーじぇんとめもり
最終更新: 2026-06-27・AI PICKS編集部
定義
エージェントメモリとは、AIエージェントが過去の会話・タスク履歴・知識を保持し、次の行動に活用するための記憶機構のこと。
エージェントメモリ (Agent Memory)とは — 詳しく解説
エージェントメモリとは、LLMベースのAIエージェントが情報を保持・検索する仕組みの総称。大きく4種類に分類される。①インコンテキストメモリ（プロンプト内に直接記述）、②外部ベクターDB（Pinecone・pgvectorなど）を使ったセマンティック検索型、③エピソード記憶（過去の行動ログをそのまま保存）、④手続き記憶（成功パターンをルール化して保存）。 2026年時点の実運用で最も多い落とし穴は「コンテキスト肥大化」だ。長期タスクになるほどトークン消費が急増し、GPT-4oやClaudeでも数百万トークン処理時のAPI費用が想定外に膨らむ。コスト感としては、外部ベクターDB＋RAG方式が検索精度とコストのバランスが取りやすく、現場では最もよく採用されている。 一方、RAG方式は「埋め込みの陳腐化」が盲点。embeddingモデルが更新されると過去データの再インデクシングが必要になり、現場でのメンテコストが増える。AI PICKSのレビューでも、長期運用時の再インデクシングを見落としているケースが多い。 選び方の基準：タスク期間が1セッション以内ならインコンテキスト、数週間以上の継続エージェントには外部DB、ユーザーごとのパーソナライズが必要なら外部DB＋エピソード記憶の組み合わせが現場で定番。
エージェントメモリ (Agent Memory)の使用例
- OpenAI Assistantsのスレッド機能でユーザーの過去質問を保持し、次回セッションで文脈引き継ぎを実現する実装例。
- pgvectorに過去タスクの要約を保存し、新規タスク開始時にTOP-3件をRAG検索してエージェントの行動計画に注入するパターン。
エージェントメモリ (Agent Memory)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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