A-MEM Paper review
Zettelkasten을 LLM 에이전트에 옮겼다. 새 기억이 들어오면 스스로 링크를 걸고, 그 과정에서 기존 기억의 맥락·키워드·태그까지 고쳐 쓴다.
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Zep Paper review
사실을 지우지 않고 무효화한다. 네 개의 타임스탬프로 양시간(bi-temporal)을 모델링해서, 무엇이 언제 참이었는지와 언제 그렇게 알았는지를 함께 남기는 지식그래프.
LongMemEval Paper review
장기기억을 다섯 능력으로 쪼개고, 메모리 설계를 indexing·retrieval·reading 세 단계 네 제어점으로 분해했다. 상용 챗봇이 30% 떨어지는 벤치마크.
HippoRAG Paper review
해마 색인 이론을 RAG에 옮겼다. LLM으로 스키마 없는 지식그래프를 만들고 Personalized PageRank를 돌려 단발 검색으로 다중홉을 푼다.
MemGPT Paper review
컨텍스트 창을 물리 메모리로, 외부 저장소를 디스크로 본다. OS의 가상 메모리 페이징을 LLM에 옮긴 2023년 논문이자 이 계열의 출발점.
LLM Agent Survey Paper review
Profile·Memory·Planning·Action, 에이전트를 4모듈로 나눈 서베이. CoALA가 이론이라면 이 서베이는 2023년까지의 에이전트 연구를 모아 정리한 논문이다.
CoALA Paper review
에이전트를 볼 때 세 가지만 물으면 된다. 무엇을 기억하는가, 무엇을 할 수 있는가, 어떻게 결정하는가. ReAct부터 Voyager까지를 이 세 질문으로 정리한 논문.
Voyager Paper review
마인크래프트에서 스스로 과제를 정하고, 성공한 행동을 코드로 저장해 재사용하는 lifelong learning 에이전트. ReAct와 Reflexion은 여기서 나무 도구도 못 만들었다.
Generative Agents Paper review
LLM 에이전트 25명을 가상 마을에 풀어놓으면 무슨 일이 벌어지는가. 행동의 정확도가 아니라, 기억-회상-반성-계획 구조가 경험에 근거한 믿을 만한 행동을 유지시키는지를 측정한 논문.
Toolformer Paper review
사람 어노테이션 없이 LM이 스스로 도구 사용법을 배운다. ‘이 도구 호출이 다음 토큰 예측을 쉽게 하는가’라는 필터 하나로 학습 데이터를 만든 논문.