[논문리뷰] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents

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저자: Jiafeng Liang*, Hao Li*, Chang Li*, Jiaqi Zhou*, Shixin Jiang, Zekun Wang, Changkai Ji, Zhihao Zhu, Runxuan Liu, Tao Ren, Jinlan Fu, See-Kiong Ng, Xia Liang†, Ming Liu†, and Bing Qin. (*Equal contribution, †Corresponding author)

핵심 연구 목표

이 논문은 AI 에이전트, 특히 LLM 기반 에이전트의 효율적인 메모리 시스템 설계를 위해 인지 신경과학의 통찰력을 통합하는 것을 목표로 합니다. 현재 AI 에이전트가 겪는 상태 없음(statelessness) , 지식 업데이트 비용 , 계산 복잡성 등의 한계를 극복하기 위해, 학제 간 장벽을 허물고 인간 두뇌의 기억 메커니즘을 시스템적으로 합성하여 더 강력한 에이전트 메모리 시스템을 구축하고자 합니다.

핵심 방법론

이 서베이 논문은 기억에 대한 점진적인 연구 관점(인간 두뇌 → LLM → 에이전트)을 제시합니다. 기억의 분류 (서술/절차, 내부/교차 트레일) , 저장 (위치 및 형식) , 관리 (추출, 업데이트, 검색, 활용) , 보안 (공격 및 방어) 메커니즘을 포괄적으로 분석합니다. 특히, 컨텍스트 창 제약 완화 , 장기 개인화 프로파일 구축 , 경험 기반 추론 이라는 세 가지 핵심 유틸리티를 중심으로 에이전트 역량을 확장하는 방법을 설명합니다.

주요 결과

이 서베이 논문은 새로운 정량적 결과를 제시하기보다는 기존 문헌을 종합하고 분류합니다. 기억 시스템이 에이전트의 컨텍스트 창 제약을 완화 하고, 환각 현상을 완화 하며, 실시간 지식 업데이트 를 가능하게 하여 시스템 신뢰성을 높인다는 점을 강조합니다. 또한, Gemini 3 [263] 및 GPT-5 [288] 와 같은 최첨단 모델이 수백만 토큰 규모 로 컨텍스트 창을 확장했지만, 높은 계산 비용과 정보 손실 문제가 여전히 존재함을 밝힙니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자들은 이 서베이를 통해 인간의 기억 메커니즘에 대한 이해를 바탕으로 LLM 기반 에이전트의 메모리 시스템을 설계 할 수 있습니다. 계층적 메모리, 다중 요인 검색, 매개변수 내부화 와 같은 고급 기법들을 활용하여 에이전트의 지속적인 학습, 적응, 장기 계획 능력 을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 멀티모달 기억 시스템 및 에이전트 스킬 공유 와 같은 미래 연구 방향을 제시하여 차세대 AI 에이전트 개발에 대한 실질적인 가이드라인을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.