연구진이 LLM 에이전트의 지속적인 작업 기억을 위해 공유 선택적 영구 메모리 아키텍처를 개발했어요.
이 아키텍처는 작업 사양, 데이터 스키마, 도구 구성, 출력 제약 등 재사용 가능한 4가지 컨텍스트를 식별하고 유지하며 불필요한 추론 기록은 삭제해요.
공유 메모리는 역할 기반 접근 제어를 통해 사용자 간 협업 재사용을 가능하게 하며, 3가지 기업 시나리오에서 작업 완료율을 96%까지 끌어올렸어요.
데이터를 0토큰으로 새로 고침하는 기술은 LLM 재 호출을 없애 작업 시간을 14배 단축하고, 토큰 비용을 97배 절감했어요.