Claude·ChatGPT 메모리 비교
같은 뼈대, 다른 방식. 대화 중에 항목을 쓰는 Claude와 백그라운드에서 합성하는 ChatGPT를 일곱 축으로 비교하고, 논문 21편에서 겹친 결론과 맞춰봤다.
같은 뼈대, 다른 방식. 대화 중에 항목을 쓰는 Claude와 백그라운드에서 합성하는 ChatGPT를 일곱 축으로 비교하고, 논문 21편에서 겹친 결론과 맞춰봤다.
저장된 메모리에서 Dreaming V3까지. 백그라운드 프로세스가 여러 대화를 합쳐 메모리 상태를 만들고, 사용자에게는 서술형 요약과 응답 아래 출처로 보여준다.
claude.ai 메모리를 공식 문서 기준으로 정리했다. 대화 중에 카테고리별 항목을 바로 쓰고 고치며, 과거 대화 원문은 필요할 때만 검색 tool로 꺼낸다.
MemGPT부터 Memory Portability까지, 에이전트 메모리 연구 3년을 네 시기로 나눠 다시 읽었다. 구조를 쌓던 흐름이 ‘정말 구조가 필요한가’로 돌아오기까지.
모델 교체는 흔한데 메모리 마이그레이션은 아니다. 같은 저장소를 그대로 두고도 에이전트는 잊을 수 있다는 걸 48개 이력으로 통제 측정한 논문.
구조화 메모리의 이득이 정말 구조에서 오는가. 원본 대화 로그를 그대로 두고 BM25 검색만 잘 시켰더니 그래프·트리 기반 시스템을 전부 넘었다는 반대 증거.
KV 캐시 축출, 프롬프트 압축, 상태 압축, 에이전트 메모리 요약. 네 커뮤니티가 각자 풀던 게 사실 하나의 rate-distortion 문제였다는 서베이.
메모리 갱신을 ‘배포 결정’으로 다룬다. 후보 갱신을 무조건 받아들이는 대신 옛 메모리와 붙여 보고 나은 쪽을 남기는 플러그인 컨트롤러.
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.
V1이 사용자 이력을 물었다면 V2는 환경 경험을 묻는다. 웹 에이전트가 숙련된 동료가 되는가를 재는 벤치마크, 최대 1억 1500만 토큰.