연구진은 LLM 에이전트의 지속적인 절차적 메모리 부족 문제를 해결하기 위해 신경 절차적 메모리(NPM) 프레임워크를 제안했어요.
NPM은 명시적 지침 대신 암묵적 활성화 제어를 통해 에이전트 메모리를 표현하며, 과거 경험에서 얻은 절차적 기술을 활성화 공간의 제어 벡터로 변환해요.
4가지 에이전트 벤치마크 평가 결과, NPM은 명시적 텍스트 지침을 사용하는 기준과 유사한 성능을 보였고, 암묵적 제어와 명시적 워크플로우 결합 시 더욱 강력한 작업 실행 가능성을 보여줬어요.