9.4.1 Memory ロードマップ：Write、Retrieve、Forget

Memory は Agent を人間らしく見せるためではありません。task を助けるためにあります：同じ質問を減らし、有用 context を保ち、経験を再利用し、古い情報や privacy leak を避けます。

まず memory loop を見る

重要なのは「全部保存」ではありません。何を保存し、いつ retrieve し、いつ update し、いつ forget するかです。

Memory write filter を動かす

長期 memory にするべきなのは、安定した preferences と reusable facts です。

events = [
    {"type": "preference", "text": "prefers short examples"},
    {"type": "temporary", "text": "debugging one local error"},
    {"type": "fact", "text": "project uses Python"},
]

memory = []
for event in events:
    if event["type"] in {"preference", "fact"}:
        memory.append(event["text"])

print("saved:", memory)
print("count:", len(memory))

出力：

saved: ['prefers short examples', 'project uses Python']
count: 2

memory が useful、current、permitted、retrievable でないなら、Agent を助けるより邪魔することがあります。

この順番で学ぶ

手順	読む内容	実践アウトプット
1	Memory overview	context window、short-term memory、long-term memory を区別する
2	Short-term memory	複数ターンの current task state を追跡する
3	Long-term memory	安定した preferences、facts、project background を保存する
4	Episodic and procedural memory	what happened と how to do it next time を分ける
5	Memory engineering	write、retrieve、update、expire、delete rules を設計する

合格ライン

「たくさん覚える」ことが「良い性能」と同じではない理由を説明できれば、この章は合格です。

出口ミニプロジェクトは learning-planning assistant memory rules です：何を保存し、何を確認し、何を temporary にし、何を delete するかを決めます。