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エージェント・ハーネスにおけるメモリ状態の現状（12 分読）

Mem0 が Claude Code や Codex など主要な AI エージェントを調査した結果、すべての実装で境界欠陥が確認され、57-71% のユーザー間データ混在が発生していることが判明しました。

エージェント構築の主流であるAgent harnessは、メモリと密接に関連する。クローズドなハネスを使用すると、サードパーティにメモリの制御を委ねることになり、強力なロックインを生む。そのため、ユーザーが自身のメモリを所有できるよう、ハネスとメモリはオープンであるべきだと主張する。

研究者らが、LLMベースのエージェント向けに、長期記憶の内容を制御する適応型メモリ許可制御手法を提案した。これにより、幻覚や陳腐化した事実を含む大量の会話内容の蓄積や、高コストで監査困難な不透明なメモリポリシーへの依存を解決する。