연구진은 장기 과제에서 중요한 정보가 맥락 창에서 사라지는 '행동 상태 소멸' 문제를 해결하기 위해 사전적 기억 에이전트를 제안했어요. 이 에이전트는 기존 액션 에이전트와 함께 작동하며, 최근 경로에서 중요한 정보를 추출하여 필요시 상기시켜주는 역할을 해요. Terminal-Bench 2.0과 $τ^2$-Bench에서 성능을 검증한 결과, 액션 에이전트의 pass@1 비율을 각각 +8.3pp, +6.8pp 향상시켰어요.