Auto-Dreamer는 언어 에이전트의 메모리 통합을 위해 개발된 새로운 기술로, 빠른 경험 습득과 느린 통합 과정을 분리합니다. 이 기술은 기존 방식의 단점을 극복하고, 여러 세션에서 얻은 경험을 바탕으로 재사용 가능한 지식을 추상화하고 불필요한 정보를 제거합니다. ScienceWorld 데이터셋에서 기존 방식보다 7점 더 높은 성능을 보였으며, ALFWorld와 WebArena에서도 더 적은 메모리를 사용하며 우수한 성능을 유지했습니다.