MemoBrain：推論のためのエージェント的脳としての実行メモリ
MemoBrain: Executive Memory as an Agentic Brain for Reasoning
January 12, 2026
著者: Hongjin Qian, Zhao Cao, Zheng Liu
cs.AI
要旨
ツール拡張エージェントフレームワークにおける複雑な推論は、本質的に長期的視野を要するため、推論トレースと一時的なツール生成物が蓄積され、大規模言語モデルの限界のある作業コンテキストに負荷がかかります。明示的なメモリ機構がない場合、このような蓄積は論理的な連続性を乱し、タスクの整合性を損ないます。これは、メモリを単なる補助的な効率化の問題ではなく、長期的視野にわたって首尾一貫した目標指向の推論を維持するための核心的構成要素として位置づけます。
本論文では、ツール拡張エージェントのための実行メモリモデル「MemoBrain」を提案します。MemoBrainは、推論ステップ間の依存関係を考慮したメモリを構築し、重要な中間状態とそれらの論理的関係を捕捉します。推論エージェントと並行して動作するコパイロットとして、MemoBrainは実行を妨げることなく推論の進捗を整理し、作業コンテキストを能動的に管理します。具体的には、無効なステップを剪定し、完了したサブ軌道を折り畳み、固定されたコンテキスト予算の下でコンパクトかつ重要性の高い推論の骨格を維持します。これらの機構を統合することで、受動的なコンテキスト蓄積ではなく、推論軌道に対する明示的な認知的制御を実現します。
MemoBrainをGAIA、WebWalker、BrowseComp-Plusといった挑戦的な長期的ベンチマークで評価し、強力なベースラインを一貫して上回る改善を示しました。
English
Complex reasoning in tool-augmented agent frameworks is inherently long-horizon, causing reasoning traces and transient tool artifacts to accumulate and strain the bounded working context of large language models. Without explicit memory mechanisms, such accumulation disrupts logical continuity and undermines task alignment. This positions memory not as an auxiliary efficiency concern, but as a core component for sustaining coherent, goal-directed reasoning over long horizons.
We propose MemoBrain, an executive memory model for tool-augmented agents that constructs a dependency-aware memory over reasoning steps, capturing salient intermediate states and their logical relations. Operating as a co-pilot alongside the reasoning agent, MemoBrain organizes reasoning progress without blocking execution and actively manages the working context. Specifically, it prunes invalid steps, folds completed sub-trajectories, and preserves a compact, high-salience reasoning backbone under a fixed context budget. Together, these mechanisms enable explicit cognitive control over reasoning trajectories rather than passive context accumulation.
We evaluate MemoBrain on challenging long-horizon benchmarks, including GAIA, WebWalker, and BrowseComp-Plus, demonstrating consistent improvements over strong baselines.