Sleep-time Compute（睡眠時自己改善）
AIエージェントが対話中ではなく、ユーザーが利用していないアイドル時間（睡眠中）を利用して過去の履歴を自律的に整理・圧縮し、長期記憶や自己改善を行う計算処理パラダイムです。
Sleep-time Compute（スリープタイム・コンピュート）とは、AIエージェントがユーザーと対話している最中ではなく、対話が終了した夜間やオフラインなどの空き時間（アイドル時間）を利用して、過去の対話ログや作業履歴を自律的に整理・再構造化する計算処理の考え方です。
人間が日中に体験した出来事を睡眠中に整理し、海馬から大脳皮質へ長期記憶として定着させたり不要な記憶を整理したりする脳の仕組みに着想を得て考案されました。
従来のチャットAIやエージェントは、セッションが終了すると対話の経緯や文脈を忘れてしまう課題がありました。対話中に過去ログをすべて読み直して整理しようとすると、ユーザーへの応答速度が著しく低下し、膨大なトークン消費を招いてしまいます。
Sleep-time Computeを取り入れたエージェントは、裏側の空き時間を使って行動履歴（Trajectory）を分析し、ユーザーの嗜好や重要な決定事項、失敗したパターンの教訓を抽出し、自律的に知識ベースやプロンプト設定を更新します。
長期記憶エージェント基盤のLettaをはじめとする次世代フレームワークに組み込まれており、セッションを跨いで成長し続ける本格的なパーソナルAIや業務支援エージェントの実現において不可欠な技術となっています。