エージェントの記憶は「ログ→メモ→Wiki→毎回読ませる層」に分け、作業の合間に見直させる（Anthropic の Dreaming）

記憶の4層

1. 会話・作業ログ（トランスクリプト）: 全部残るが、そのままでは探しにくい
2. メモ: 作業中にエージェントが「大事だ」と思って書いたもの。最初から間違っていたり、環境の変化で古くなったりする
3. Wiki: 1テーマ1ページにまとめ、他のメモにリンクした地図。探すときの入口
4. 毎回最初に読ませる層（CLAUDE.md のようなもの）: 探さなくても効くが、トークンを食い、間違いも毎回持ち込む。小さく保つ必要がある

dreaming で何をするか

• 直す: メモを元のログと照合して、誤りや根拠の弱い断定を訂正する
• 作る: ばらばらのメモから Wiki ページと索引を作る
• 上げ下げする: 何度も使う知識を最上位の層へ上げ、細かい話は下の層へ移してリンクだけ残す

公開された数字

• 約35万ファイル・4.2億トークンの社内資料に25問: 検索だけ 53% → 事前に作った Wiki＋検索 61%（1文書で答えが出る問題では差がない例も）
• dreaming を2セッションから128セッションへ増やすと、25問の採点基準の達成率が 13% → 48%
• 契約書の条件を覚えさせる実験では、複数のエージェントが1つの表に書き込んで互いの記録を上書きした。契約ごとに専用ページと担当を決め、条項を原文のまま残す方式にすると、57項目のうち記録に残ったのが 41 → 57 に

自分の運用に取り入れるなら

1. 作業が終わるたびに、その回のログを1ファイルに書き出す（日付つき）
2. 夜間などに「ログと既存メモを照合して、間違い・重複・古い記述を直し、索引（_index.md）を更新する」専用ジョブを回す
3. 普段の作業ではメモを読み取り専用にし、更新は見直しジョブだけが行う（上書き事故を防ぐ）
4. 毎回読ませるファイル（CLAUDE.md など）は短く保ち、詳細は Wiki 側へリンクで逃がす
5. Managed Agents には研究プレビューの「Dreams」があり、Cookbook には dynamic workflow で同じことを組む例（cron で毎晩、Wiki 形式のメモリストアを作る）がある

注意点

• 効果はモデルと課題で変わり、見直し自体に計算コストがかかる（Anthropic）
• 関連: 過去のエージェントとの会話ログを検索・可視化する、Open Knowledge Format（OKF）を Agent Skills の中に置く

出典

• @masayan_ai_hack · 2026-11-07
• Anthropic "The components of agent memory"（2026-11-06）: anthropic.com
• Claude Cookbook "Dreaming with a dynamic workflow": platform.claude.com