AIエージェントに「記憶」を持たせて9ヶ月運用して分かったこと

AIエージェントに「記憶」を持たせることの重要性について、9ヶ月の常駐運用経験から考察する。モデルの賢さよりも記憶設計が実用性を左右し、ベクトルDBやRAGフレームワークを使わず、プレーンなMarkdownファイルで構成した経緯と、記憶システムの敵は「検索精度」ではなく「鮮度」であるという結論を共有する。

• AIエージェント運用において、モデルの賢さよりも「記憶の鮮度」が実用性を左右する。
• ベクトルDBやRAGフレームワークを使わず、プレーンなMarkdownファイルによる記憶システムで9ヶ月運用した。
• 記憶システムの敵は「検索精度」ではなく「鮮度」であり、情報の陳腐化を防ぐ設計が重要である。
• 「1ファイル1事実」「追記ではなく上書き」「絶対日付」「起動時の索引読み込み」「実況と食い違ったら記憶を修正」が有効なルールである。