AIに話しかけすぎるとAIは記憶を失ってしまうのでしょうか？ AI にメモリを追加するための 7 つのエンジニアリング実装方法を以下に示します。 1. コンテキスト圧縮 2. RAG +ベクターデータベース 3. 知識グラフメモリ 4. 構造化ノート 5. 階層型メモリアーキテクチャ 6. サブプロキシアーキテクチャ 7. 動的コンテキスト管理 （一部重複しているので厳密な分類ではありません。） まずはシンプルかつ効果的なコンテキスト圧縮を試してみることをお勧めします。次に、昨日ご紹介したMCPを用いてコンテキスト消費を削減するAnthropicメソッドを検討してみてください。 シンプルなものをすべて試したら、より複雑なフレームワークに進んでください。
AIにメモリが必要なのはなぜですか?
コンテキストをナレッジグラフに圧縮
サブエージェントへの構造化メモ
要約
