Agent Memory 논문 21편 회고
MemGPT부터 Memory Portability까지, 에이전트 메모리 연구 3년을 네 시기로 나눠 다시 읽었다. 구조를 쌓던 흐름이 ‘정말 구조가 필요한가’로 돌아오기까지.
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Memory Portability Paper review
모델 교체는 흔한데 메모리 마이그레이션은 아니다. 같은 저장소를 그대로 두고도 에이전트는 잊을 수 있다는 걸 48개 이력으로 통제 측정한 논문.
ReFind Paper review
구조화 메모리의 이득이 정말 구조에서 오는가. 원본 대화 로그를 그대로 두고 BM25 검색만 잘 시켰더니 그래프·트리 기반 시스템을 전부 넘었다는 반대 증거.
What to Keep What to Forget Paper review
KV 캐시 축출, 프롬프트 압축, 상태 압축, 에이전트 메모리 요약. 네 커뮤니티가 각자 풀던 게 사실 하나의 rate-distortion 문제였다는 서베이.
The Past Is Prologue Paper review
메모리 갱신을 ‘배포 결정’으로 다룬다. 후보 갱신을 무조건 받아들이는 대신 옛 메모리와 붙여 보고 나은 쪽을 남기는 플러그인 컨트롤러.
MemFail Paper review
메모리 시스템을 요약·저장·검색 세 연산으로 나눠서 틀린 답이 어느 단계에서 나왔는지 가려내는 진단 벤치마크. 검색 개수나 내부 모델을 키워도 성능이 잘 안 오른다.
LongMemEval-V2 Paper review
V1이 사용자 이력을 물었다면 V2는 환경 경험을 묻는다. 웹 에이전트가 숙련된 동료가 되는가를 재는 벤치마크, 최대 1억 1500만 토큰.
MemMachine Paper review
원문을 그대로 보관하고 LLM 추출을 최소화한다. 저장이 아니라 검색을 손봐야 한다는 걸 6차원 ablation으로 보인 논문.
Multi-Layered Memory Paper review
working·episodic·semantic 세 계층을 나누고 하나씩 떼어보는 ablation. semantic 계층을 빼면 6기간 보존율이 가장 크게 떨어지고, 보존 손실을 빼면 거짓 기억률이 가장 크게 오른다.
AMV-L Paper review
TTL은 항목의 수명을 제한하지 계산량을 제한하지 않는다. 검색 후보군 크기를 직접 묶어 2초 초과 요청을 13.8%에서 0.007%로 줄인 논문.