新たな研究で、AIエージェントが状況に応じて適切な記憶を取り出せる「補助交差注意ネットワーク（ACAN）」が開発されました。この技術は、AIエージェントの行動一貫性と適応性を飛躍的に向上させ、彼らがより人間らしい複雑な対人関係を築くことを可能にします。
研究者たちはテキストベースのシミュレーション環境を構築し、記憶の重要性をランク付けして最も関連する内容を選ぶシステムを導入しました。
さらに、大規模言語モデル（LLM）を活用して、記憶取得の品質を向上させる新しい訓練方法も提案しています。
この研究はAI技術の発展と、将来の人工一般知能（AGI）への道を切り開く重要な一歩です。
出典 : Enhancing memory retrieval in generative agents through LLM-trained cross attention networks https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1591618/full
