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MRAgentとは？シンガポール国立大が示した「LLMの記憶を27倍効率化」する新手法

シンガポール国立大学の研究チームが、LLMエージェントの長期記憶を扱う新フレームワーク「MRAgent」を発表しました。LongMemEvalベンチマークで1サンプルあたり消費トークンを11.8万に抑え、競合のLangMem（326万）の約27分の1、実行時間もA-Memの半分（1,122秒→586秒）に短縮しています。