エージェント・メモリーについて

Oracle AI Agent Memoryは、Oracle AI Database上のエンタープライズAIエージェントに永続メモリー・レイヤーを提供します。

AIシステムがシングルターン・アシスタントから自律型で長時間のエージェントへと進化するにつれて、メモリは基盤となる。エージェント・メモリーを使用すると、エージェントは相互作用のコンテキストを保持し、時間の経過とともに有用な情報を格納し、そのメモリーを使用して、後続のレスポンスとアクションをより一貫性のある効果的なものにすることができます。

SDKは、短期メモリーと長期メモリーの2つのコア・ピラーを中心に設計されています。

短期メモリー: スレッド・コンテキスト・カードおよび会話サマリーを使用して、アクティブ・セッション中に最近のターン、タスク状態および中間進行状況を維持します。これは、エージェントがすべてのターンで完全な会話をモデルに送信せずに作業コンテキストを保持する必要がある場合に便利です。

長期メモリー: addおよびsearchメモリー・ワークフローを使用して、セッション間の以前の相互作用からユーザー・プリファレンス、学習済ルールおよびファクトを格納および取得します。これらのレコードは、セマンティック、キーワードまたはハイブリッド戦略を使用して検索し、適切なユーザー、エージェントおよびスレッドにスコープ指定できます。

エージェント・エコシステムにおけるエージェント・メモリー

エージェント・メモリーは、AIエージェント・エコシステムの管理対象メモリー・コアとして位置付けられます。これにより、オーケストレーション、認証、認可およびエンド・ユーザー・アイデンティティ管理を統合アプリケーションに残しながら、エージェントの耐久性のあるコンテキストが提供されます。

エージェント・スタックへのエージェント・メモリーの配置

エージェント・メモリーは、複数のLLMおよび埋込みプロバイダと連携しながら、Oracle AI Databaseのコンバージド基盤上にエンタープライズ・メモリーを保持します。1つのSDKを通じて、メッセージ、メモリー、プロファイル、メタデータ、イメージおよびリンクされたメモリー・レコードを格納および取得できます。

互換性のあるLLMおよび埋込みモデルの詳細は、エージェント・メモリーのスタート・ガイドを参照してください。

主な利点

ほとんどのメモリスタックは、いくつかの特殊なシステムを組み合わせるため、統合のオーバーヘッドと運用の複雑さが増します。Agent Memoryは、これらの機能を単一のエンタープライズ・プラットフォームに統合することで、チームは一貫性とセキュリティを向上させるステートフル・エージェントを構築できます。

統合メモリー・コア: Oracle AI Databaseを、個別のベクトル、グラフ、JSONおよびトランザクション・ストアを断片化するのではなく、作業メモリと長期メモリのコンバージド・プラットフォームとして使用します。

エンタープライズ向け: Oracle AI Databaseの信頼性とスケーラビリティを活用して、プロトタイプだけでなく、実際のワークロードの永続メモリーをサポートします。

プラットフォームの統合

エージェント・メモリーは、MCPサーバーを使用してOracle AI Database Private Agent Factoryで使用できます。また、永続的なエンタープライズグレードのメモリを必要とするLangGraphやWayFlowなどの外部フレームワークでも使用できます。

詳細は、Use Agent Memory with an MCP Serverを参照してください。

クイック・スタート

現在の Oracle AI Agent Memoryリリースをインストールし、そのデータベースの前提条件を構成するには、Get Started with Agent Memoryを参照してください。この例にローカルのOracle AI Databaseが必要な場合は、Run Oracle AI Database Locallyを参照してください。

次のステップ

セキュリティーに関する考慮事項

メモリーの抽出およびサマリーには、デプロイメント前に慎重なセキュリティ評価が必要です。統合アプリケーションは、SDKのコール時にエンド・ユーザーの認証、認可および正しいメモリー・スコープ設定を行います。

詳細は、セキュリティに関する考慮事項に関する項を参照してください。