본 논문은 AI 에이전트가 필요로 하는 정확한 사실, 현재 상태, 업데이트 및 삭제, 관계, 부정 쿼리, 명시적 미지수 등을 기억하기 위해서는 스키마 기반의 외부 메모리가 필요하다고 주장해요.
새로운 설계인 xmemory는 메모리 저장 과정을 객체 감지, 필드 감지, 필드-값 추출로 분해하고, 검증 게이트, 로컬 재시도, 상태 기반 프롬프트 제어를 통해 반복적이고 스키마 인식적인 방식으로 처리해요.
xmemory는 구조화된 추출 및 엔드투엔드 메모리 벤치마크에서 기존 모델들을 능가하는 성능을 보여주며, 안정적인 사실과 상태 기반 계산이 필요한 메모리 워크로드에서는 아키텍처가 규모나 모델 성능보다 중요함을 입증했어요.