効果的なAIエージェント・メモリー管理のためのファイル・システムとデータベースの比較 (2026/02/09)
効果的なAIエージェント・メモリー管理のためのファイル・システムとデータベースの比較 (2026/02/09) https://medium.com/oracledevs/comparing-file-systems-and-databases-for-effective-ai-agent-memory-management-5322ac45f3b6 投稿者： Richmond Alake AIエージェントに最適なメモリ基板を選ぶための実践ガイド 重要なポイント: インターフェースと基盤を混同しないでください。 インターフェースとしてはファイルシステムが勝者です（LLMは既にその使い方を知っています）。基盤としてはデータベースが勝者です（同時実行性、監査可能性、セマンティック検索）。 プロトタイプには、ファイルに勝るものはありません。 シンプルで透明性が高く、デバッグしやすい。反復速度が最も重要な場面では、マークダウンのフォルダーが驚くほど役立ちます。 共有状態にはデータベースが必要です。 ファイルシステムへの同時書き込みは、気づかないうちにデータ破損を引き起こす可能性があります。複数のエージェントまたはユーザーが同じメモリにアクセスする場合は、データベースによる保証から始めてください。 セマンティック検索は、大規模なキーワード検索よりも優れています。Grep のパフォーマンスは、言い換えや同義語では低下します。ベクトル検索は、意味に基づいてコンテンツを検索します。これは、ナレッジベースの拡大に不可欠です。 ポリグロット・パーシスタンスを避けましょう。 ベクトル、ドキュメント、トランザクションで別々のシステムを実行すると、4つの障害モードが発生します。Oracle AI Databaseはメモリ・アーキテクチャを簡素化します。 はじめに AI開発者は、エージェントエンジニアリングがリアルタイムで進化していく様子を目の当たりにしています。先進的なチームが、効果的な方法をオープンに共有しているからです。最前線からは常に、 LLMの制約内で構築するという 原則が浮かび上がってきます。 実際には、次の 2 つの制約が支配的です。 LLM はセッション間でステートレスです (戻さない限り永続的なメモリはありません)。 コンテキスト ウィンドウには境界があります (トークンを詰...