연구진이 복잡한 CAD 모델 생성을 위한 메모리 강화 강화 학습 프레임워크를 제안했어요. 기존 LLM 기반 방식의 한계를 극복하기 위해 설계됐어요. 구조화된 툴체인을 활용해 설계 의도 이해, 글로벌 계획, 실행, 다차원 검증의 폐쇄 루프 메커니즘을 구축했어요. 사례 라이브러리와 기술 라이브러리로 구성된 이중 트랙 메모리 모듈과 동적 유틸리티 검색 알고리즘을 설계해 온라인 자체 수정 및 지속적인 진화를 가능하게 했어요.