AI エージェントの記憶を、圧縮の向こう側まで運ぶ ― amtr の設計と24世代の観測

AIエージェントの記憶管理における課題、特にコンテキスト圧縮時に失われる情報に焦点を当てる。記憶を圧縮の向こう側まで保持する「amtr」の設計思想と、24世代にわたる観測結果を共有し、エージェントの継続性を探る。

• AIエージェントはコンテキスト圧縮（compaction）により、過去の規律や判断履歴を失い、記憶がリセットされる問題がある。
• amtrは、この圧縮の壁を越えてAIエージェントの記憶（規律・裁定・却下履歴・現在位置）を透過的に運ぶツールである。
• 記憶は最新1セッション分のみを保持し、圧縮前に外部エージェントで抽出・保存し、圧縮後に注入する。
• 完全な記憶の伝達が困難なため、「丸ごと運べないものはキーにして運ぶ」設計思想を採用している。
• amtrはClaude Code/Codexと共に開発され、24世代の圧縮観測を経て設計されている。