Google Cloudは、AIシステムが長期記憶を処理する方法を再考する軽量なAIエージェントをオープンソースとして公開しました。これは、標準的な検索拡張生成（RAG）パイプラインに代わり、SQLiteに完全に保存された構造化メモリーを読み取り、統合し、照会する継続的に実行されるプロセスです。
Always-On Memory Agentは、GoogleのAgent Development Kitで構築され、Gemini 3.1 Flash-Lite上で動作し、バックグラウンドプロセスとして24時間365日稼働します。ベクトルデータベースも埋め込みも使用しません。代わりに、LLMが受信コンテンツを読み取り、構造化情報を抽出し、関連するメモリーを定期的に統合します。これは、その作成者が人間の脳が睡眠中に情報を処理する方法に例える設計です。
「ほとんどのAIエージェントは忘れます。リクエストを処理し、回答し、その後コンテキストを破棄します」とプロジェクトのドキュメントは述べています。
システムは、単一のオーケストレーターの下で動作する3つの専門化されたサブエージェントを使用します。IngestAgentは、受信コンテンツから要約、エンティティ、トピック、重要度スコアを抽出し、テキスト、画像、音声、動画、PDFを含む27のファイルタイプをサポートします。ConsolidateAgentはタイマーで実行され、デフォルトでは30分ごとに未統合のメモリーをレビューし、それらの間の関連性を見つけ、統合された要約と重要な洞察を作成します。QueryAgentは、保存されたすべてのメモリーと統合インサイトを読み取り、参照元の特定のメモリーIDを引用して質問に回答します。
このアプローチは、支配的なRAGパターンからの根本的な脱却を表しています。従来のRAGシステムでは、ドキュメントは取り込み時にベクトルストアに埋め込まれ、クエリ時に受動的に取得されます。取り込みと取得の間には能動的な処理はありません。対照的に、Always-On Memory Agentは、取り込みとクエリの間のギャップでメモリーを能動的に処理し、関連情報をリンクし、ベクトル類似性検索では見逃される相互参照を生成します。
このエージェントは、Google Cloudの生成AIリポジトリの一部としてGitHubで入手可能です。設定可能な受信箱ディレクトリを監視し、自動的に統合し、インジェストとクエリ操作のためにポート8888でHTTP APIを提供します。Streamlitダッシュボードは、メモリーの閲覧と管理のためのビジュアルインターフェースを提供します。
ユースケースは、1週間にわたってPDF、会議音声、スクリーンショットを取り込み、後で自律的にコスト目標を信頼性問題に結び付けることができるリサーチアシスタントから、過去のチケットを構造化メモリーとして保存し、引用付きの参照で新しい質問に回答するサポートエージェントまで多岐にわたります。
ベクトルデータベースのインフラストラクチャオーバーヘッドなしにセッション間でコンテキストを維持する必要があるAIシステムを構築する開発者や企業にとって、このエージェントはよりシンプルな代替手段を提供します。1つのSQLiteデータベース、1つのバックグラウンドプロセス、そしてLLMに保存前に考えさせるプロンプトです。
出典: “Google Cloud’s Always-On Memory Agent Replaces RAG and Embeddings With Continuous LLM Consolidation on Gemini 3.1 Flash-Lite” (MarkTechPost、2026年7月18日); Google Cloud GitHub リポジトリ
雅子 訳