연구진은 ManimAgent라는 자율 진화형 멀티모달 에이전트를 개발했어요. 이 에이전트는 이전 작업 경험을 활용하여 여러 작업을 수행하며, 학습 내용을 다음 작업에 적용할 수 있어요.
ManimAgent는 시각적 피드백을 기반으로 긍정적인 성공 사례와 실패 패턴을 저장하는 이중 채널 에피소드 메모리 뱅크를 사용해요. 이를 통해 인간 평가 Pass@1 점수가 향상되고, 반사 회수 횟수가 감소했어요.
연구진은 ManimAgent의 코드, 메모리 스냅샷, 작업 스트림을 공개할 예정이며, 이는 시각 교육 분야에 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대돼요.