PEEK는 LLM 에이전트가 장기 컨텍스트(문서, 코드 저장소 등)를 반복적으로 활용할 때 필요한 방향 정보(내용, 구성, 유용한 엔티티 등)를 저장하는 시스템입니다. 컨텍스트 맵은 에이전트 프롬프트에 상주하며, 외부 컨텍스트에 대한 지속적인 정보를 제공합니다.
PEEK는 Distiller, Cartographer, Evictor의 세 모듈로 구성되어 있으며, 추론 과정에서 얻은 정보를 추출하고 구조화된 편집으로 변환하며, 토큰 예산 내에서 유지 관리합니다.
PEEK는 장기 컨텍스트 추론 및 정보 집계에서 기존 방식 대비 6.3~34.0% 성능 향상을 보였으며, 반복 횟수와 비용을 절감했습니다. 컨텍스트 학습에서도 ACE보다 높은 해결률과 정확도를 보였습니다.
PEEK는 OpenAI Codex를 포함한 다양한 LLM과 에이전트 아키텍처에서 효과적이며, 반복적인 외부 컨텍스트 활용을 더 정확하고 효율적으로 만듭니다.