Enki – エージェントAIのためのメモリ、約半分のデータ量で同等の回答精度を実現

- Enkiは、AIエージェント向けの新しい「メモリ」実装（GitHub上のOSS）。従来手法と比べ、必要な保存容量を約半分に抑えつつ、回答品質を同等以上に保つと主張している。 - AIエージェントの文脈で「メモリ」とは、会話履歴や過去の行動記録を保持・検索する仕組み。LLMのコンテキスト窓には限界があるため、外部ストレージから必要な情報を絞り込む技術が競われている。 - 既存の代表的手法には、RAG（検索拡張生成）や要約ベースの圧縮、ベクトルDBによる意味検索などがある。Enkiはこれらのトレードオフ（精度 vs. コスト vs. 速度）を改善しようとする試み。 - OSSプロジェクトであるため、同分野の開発者や研究者が自由にコードを閲覧・検証・改変できる。