AIエージェントの記憶能力に関する研究が注目を集めていますが、既存の解決策は根本的に制限されています。大多数のシステムは、単純で範囲が狭い記憶コンポーネントに依存しており、これにより個別化、抽象化、および時間経過にわたるユーザー固有情報の信頼性のある想起能力が制約されます。この課題を解決するため、私たちはMIRIX（Modular, Multi-Agent Memory System）を導入します。MIRIXは、言語モデルが真に記憶できるようにするという分野最大の課題を克服し、AI記憶の未来を再定義します。従来のアプローチとは異なり、MIRIXはテキストだけでなく豊かな視覚的および多様なモーダル体験を取り込み、記憶を実世界のシナリオで真正に有用なものとします。MIRIXは6つの異なる記憶タイプから構成されており、それぞれが慎重に設計されています：コアメモリ（Core）、エピソードメモリ（Episodic）、セマンティックメモリ（Semantic）、手続きメモリ（Procedural）、リソースメモリ（Resource Memory）、知識庫（Knowledge Vault）。これらの記憶タイプは、複数エージェントフレームワークによって動的に制御され、更新や検索が調整されます。この設計により、エージェントは大規模な環境下で多様な長期的なユーザー情報を永続化し、推論を行い、正確に検索することが可能になります。私たちは2つの困難な設定においてMIRIXの有効性を検証しました。まず、ScreenshotVQAという難易度の高い多様なモーダルベンチマークにおいてです。このベンチマークには各シーケンスあたり約20,000枚の高解像度コンピュータスクリーンショットが含まれており、深い文脈理解が必要であり、既存の記憶システムでは適用できない状況でもMIRIXはRAGベースラインよりも35%高い精度を達成し、ストレージ要件を99.9%削減しました。次に、LOCOMOという単一モーダルテキスト入力を持つ長文会話ベンチマークにおいてです。ここではMIRIXが85.4%という最先端の性能を達成し、既存のベースラインを大きく上回りました。これらの結果から、MIRIXは記憶機能強化型LLMエージェントにおける新しい性能基準を設けていることが示されました。ユーザーが私たちの記憶システムを体験できるよう、MIRIXによって駆動されるパッケージアプリケーションも提供しています。このアプリケーションはリアルタイムで画面監視を行い、個人化された記憶ベースを作成し、直感的な可視化とプライバシー保護のために安全なローカルストレージを提供します。