課題
ステートレスエージェントは行き止まり
毎回の会話がゼロから。毎回のワークフローが履歴を忘却。新しいエージェントには組織コンテキストがない。AIは砂の上に建てられています。
失われたコンテキスト
顧客は毎回の会話で繰り返す必要があります。コンテキストウィンドウは応急処置であり、解決策ではありません。
学習なし
ワークフローは同じ間違いを繰り返します。実行履歴から将来の実行へのフィードバックループがありません。
ゼロオンボーディング
新しいエージェントはゼロから。部門プロセス、好み、蓄積された知恵への認識がありません。
5層メモリ
組織の思考方法を反映したメモリ
個別エンティティからクロスワークフローインサイトまでの5層永続メモリ。各層が下の層の上に構築されます。
エンティティメモリ
顧客、製品、プロジェクトに関する永続的な事実。AIがすべての部門にわたるすべてのインタラクションを記憶。
顧客が1月にQ3の予算制約を言及。3月に別の部門の別のエージェントが別のワークフローで自動的に提案を調整。
ワークフローメモリ
実行履歴からのワークフローごとの蓄積知識。ワークフローが毎回の実行から学習し、自動的に改善。
請求書処理ワークフローが500回実行済み。サプライヤーXが常に非標準ヘッダーのPDFを送信することを知り、自動調整。
部門メモリ
各部門のCLAUDE.md相当。新しいチームメンバーは、人間でもAIでも、部門知識で即座にオンボーディング。
新しいマーケティングエージェントが作成される。ブランドボイス、キャンペーン履歴、オーディエンスセグメントを手動設定なしで即座に把握。
エージェントメモリ
各エージェントが会話とタスクをまたいでコンテキストを保持。セッション境界を超える永続状態。
サポートエージェントが3ヶ月前の顧客との会話を記憶し、中断した地点から再開。
クロスワークフローメモリ
1つのワークフローからのインサイトが自動的に他のワークフローに通知。エンティティメモリが部門内のすべてのワークフローで共有。
営業が顧客が競合を評価中であることを発見。サポート、マーケティング、アカウント管理のワークフローがそのコンテキストを自動的に取得。
比較
JieGouメモリの比較
競合はポイントソリューション。JieGouは階層を提供。
| 機能 | JieGou | LangGraph | CrewAI | n8n | Vertex AI |
|---|---|---|---|---|---|
| メモリレイヤー数 | 5 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| エンティティレベルメモリ | はい | いいえ | いいえ | いいえ | 部分的 |
| LLMコンパクション | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| 部門レベルメモリ | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| クロスワークフロー共有 | はい | いいえ | いいえ | いいえ | 部分的 |
| ガバナンス統合 | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
LLMコンパクション
成長するが溢れないメモリ
エンティティがインタラクションを蓄積するにつれ、LLMコンパクションが古いメモリを簡潔で高信号のコンテキストに自動要約。メモリは無制限に増大することなく関連性を維持。
エントリでコンパクション発動
インテリジェント要約
インタラクション履歴、限定ストレージ
ユースケース
メモリ搭載ワークフローの実践
カスタマーサポート
サポートエージェントがすべての顧客インタラクションを記憶。以前の問題、好み、コンテキストが即座に利用可能。「もう一度問題を説明してください」は不要。
マーケティングキャンペーン
ワークフローが毎回のキャンペーン実行から学習。パフォーマンスの良かったコンテンツ、コンバートしたオーディエンスセグメント、効果のなかったメッセージング。毎回の実行がよりスマートに。
財務コンプライアンス
部門メモリが監査要件、予算閾値、承認ワークフローを保存。財務部門のすべてのエージェントが初日から完全なコンプライアンスコンテキストで運用。