연구진이 의료 에이전트의 장기적인 임상 추론 능력을 향상시키는 SkeMex 프레임워크를 제안했어요.
SkeMex는 재사용 가능한 절차적 지식을 담은 구조화된 기술로 상호작용 기록을 추출하고, 일반·작업별·행동 수준의 경험을 관리해요.
환경 피드백을 활용해 유틸리티를 추정하고, 가치 기반 검색 및 저장소 관리를 통해 유용한 메모리를 유지하고 해로운 메모리는 제거해요.
다양한 임상 작업에서 SkeMex는 기존 메모리 기반 에이전트보다 뛰어난 성능을 보였으며, 모델 백본과 기술 메모리 전달성도 입증했어요.