11月2日、Alibaba CloudはMemoryサービスの全面アップグレードを発表し、Personal Agentシーンを重点的に対象としてユーザーの好み、計画、過去の約束に関する長期記憶とパーソナライズ処理能力を強化するとともに、[MCP]と[CLI]などの主流の接続方式を全面的に提供するとしました。
このサービスは、会話からリアルタイムで重要な情報を抽出し、ルールに従って自動的にユーザープロフィールと構造化記憶として保存します。その後のやり取りでは、システムがユーザーIDと現在の質問に基づいて関連するコンテキストを精密に検索・呼び出すことができ、ユーザーのニーズを継続的にフォローし、質問の重複を効果的に減らすことを実現します。
評価データによると、最近公表された[HaluMem-medium]の比較において、Memoryは記憶抽出の再現率、正確率[F1]指標および記憶Q&AのC指標でいずれも最高スコアを獲得しました。[PersonaMem-v2]の評価では、総合スコア56.82を記録し、参加した[8]システムの中で首位に立ち、9つのタスク次元のうち[7]項目で1位を獲得しました。
実際の応用シーンでは、資産運用相談を例にとると、システムはユーザーのリスク選好と資金流動性のニーズを自動的に整理してプロフィールを生成し、その後の会話で[Agent]と連携して商品比較やリスク警告を行い、ユーザーの好みが変化した際には記憶を動的に更新します。現在、開発者はコンソールで記憶ルール、プロフィール項目をカスタマイズし、検索効果を追跡できるだけでなく、API、MCPまたはCLIを通じてこの能力をCodex、DeepSeek Harness、Claude Code]およびOpenClaw]などの主流の[Agent]ツールとフレームワークにシームレスに組み込むことができます。さらに、[Memory]は[Skill]モジュールと深く連携し、個人の好みと再利用可能なタスクフローの分離と効率的な協調を実現します。
今回のアップグレードは、パーソナルアシスタントが従来の単一ターン会話のコンテキストボトルネックを加速的に突破し、深いパーソナライゼーションと長期的な伴走能力を兼ね備えた方向へ進化していることを示しており、[Agent]が複雑な垂直シーンに深く入り込むための強固なインフラ基盤を提供します。