MENU
  • ナレッジ・属人化
  • AIツール
  • 実践ワークフロー
  • データサイエンス
  • コンサルティング
  • このサイトについて
AI・データ・ナレッジワークの実践知
Nanairo Research Lab
  • ナレッジ・属人化
  • AIツール
  • 実践ワークフロー
  • データサイエンス
  • コンサルティング
  • このサイトについて
  • ナレッジ・属人化
  • AIツール
  • 実践ワークフロー
  • データサイエンス
  • コンサルティング
  • このサイトについて
Nanairo Research Lab
  • ナレッジ・属人化
  • AIツール
  • 実践ワークフロー
  • データサイエンス
  • コンサルティング
  • このサイトについて
  1. ホーム
  2. CoALA

CoALA– tag –

  • AIツール

    AIエージェントは何をどう「覚えている」のか——記憶アーキテクチャを仕組みから理解する

    AIエージェントの『記憶』が今どう実装されているかを、CoALAの4層メモリ(In-Context/Episodic/Semantic/Procedural)・mem0の2026年ベンチマーク・arXiv survey『Always-On Agents』のガバナンスライフサイクル論という3つの一次情報から整理する。研究現場でRAGベースのLLM wikiに実験情報を蓄積してきた実体験(検索精度の劣化とその対策)も交えて、実務での使い分けまで解説する。
    2026年8月21日
1

最近の投稿

  • Obsidian Bases入門|プレーンテキストのままNotion的DB運用をする
  • 属人化解消をどう仕組み化するか——ナレッジの形式知化と再現性
  • マルチエージェントAIのセキュリティリスク|1,200体結託事件の続報から考える
  • AIは1〜2年でエンジニアの仕事を代替するのか——AmodeiとHassabisの見解の違いから考える
  • Claude CodeでGitHub Issueを自動処理する方法:起票するだけでAIが動く仕組みの作り方

最近のコメント

表示できるコメントはありません。

アーカイブ

  • 2026年9月
  • 2026年8月

カテゴリー

  • AIツール
  • データサイエンス
  • ナレッジ・属人化
  • 実践ワークフロー
個別のご相談を受け付けています

生成AI活用やナレッジ基盤づくりについて、実務経験をもとに個別のご相談を承っています。ご興味があれば覗いてみてください。

コンサルティングを見る

note.comでは、実際の構築事例をより詳しく書いた有料記事も公開しています。→ 有料記事のご紹介を見る

© Nanairo Research Lab.