인간 기억을 모방한 에이전트 기억 관리

초록

FadeMem은 인간의 기억 소멸 메커니즘을 모방한 이중‑계층 메모리 구조를 제안한다. 중요도, 접근 빈도, 시간 정보를 기반으로 적응형 지수 감쇠 함수를 적용해 중요하지 않은 정보는 빠르게 사라지고, 핵심 정보는 장기 계층에 보존된다. LLM‑기반 충돌 해결과 메모리 융합을 통해 중복을 압축하고 일관성을 유지하면서 전체 저장량을 45 % 절감한다.

상세 분석

본 논문은 대형 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 직면한 “모든 정보를 동일하게 저장하거나 전부 삭제한다”는 이분법적 메모리 관리의 한계를 지적한다. 인간 기억이 시간에 따라 지수적으로 약해지면서도 반복·감정·연관성에 따라 강화되는 점을 참고해, 저자들은 두 개의 메모리 계층—단기 메모리 계층(SML)과 장기 메모리 계층(LML)—을 도입한다. 각 메모리는 콘텐츠 임베딩 cᵢ, 원문 sᵢ, 현재 강도 vᵢ(t)∈