연구진은 LLM 에이전트의 장기 과제 수행 능력 향상을 위해 HORMA(Hierarchical Organize-and-Retrieve Memory Agent)를 개발했어요.
HORMA는 경험을 파일 시스템과 유사한 계층 구조로 정리하여 상세 정보를 잃지 않으면서 효율적인 정보 접근을 가능하게 해요.
ALFWorld, LoCoMo, LongMemEval 벤치마크에서 HORMA는 제한된 컨텍스트 예산 하에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이며 토큰 사용량을 최대 22.17% 절감했어요.