OCR-Memory는 장기적인 상호작용 환경에서 에이전트의 경험을 저장하고 재사용하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 고안된 새로운 메모리 프레임워크예요.
OCR-Memory는 에이전트의 경험을 시각적 이미지로 표현하여 토큰 비용을 최소화하고, 필요한 정보를 정확하게 검색할 수 있도록 합니다.
실험 결과, OCR-Memory는 제한된 컨텍스트 환경에서 성능 향상을 보였으며, 시각적 인코딩이 효과적인 메모리 용량을 늘리고 정확한 증거 회수를 유지하는 데 기여하는 것을 입증했어요.