長期メモリとは
長期メモリ（Long-term Memory）とは、AIエージェントがセッションをまたいで持続的に保持する情報や知識のことです。ユーザーの好み、過去のプロジェクト情報、学習した経験則など、長期間にわたって蓄積・活用される記憶を指します。
長期メモリの実装方式
長期メモリの実装には主にベクトルデータベースが使用されます。情報をベクトル（数値の配列）に変換し、意味的な類似性に基づいて検索・取得します。Pinecone、Chroma、Weaviate、pgvectorなどのベクトルデータベースが広く利用されています。また、構造化データベースやナレッジグラフを併用するアプローチもあります。
長期メモリの活用場面
長期メモリにより、エージェントは「先週話した件の続きだけど」という文脈のない指示にも対応でき、ユーザーの過去の選択傾向を踏まえた提案ができ、以前のエラーから学んで同じ間違いを繰り返さないようになります。パーソナライゼーションの品質を大きく向上させます。
プライバシーとデータ管理
長期メモリには個人情報やプライベートな情報が含まれる可能性があり、プライバシーへの配慮が不可欠です。データの暗号化、アクセス制御、データ保持期間の設定、ユーザーによるメモリの確認・削除機能の提供など、適切なデータガバナンスが求められます。