[논문리뷰] HAGE: Harnessing Agentic Memory via RL-Driven Weighted Graph Evolution본 논문은 기존의 에이전트 메모리 시스템이 정적인 검색(Static Lookup)이나 고정된 휴리스틱 그래프 탐색에 의존하여 장기 기억 활용의 효율성이 저하되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Memory#Graph-based Retrieval#Reinforcement Learning#Query-Conditioned Traversal#Multi-Relational Graph#Memory-Augmented Generation2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Graph of Skills: Dependency-Aware Structural Retrieval for Massive Agent Skills본 논문은 에이전트 스킬 라이브러리가 수천 개 이상으로 확장됨에 따라 발생하는 Skill Retrieval 의 병목 현상과 불완전한 스킬 검색 문제를 해결합니다. 기존의 Vanilla Skills 방식은 전체 라이브러리를 프롬프트에 포함하여 Context Window 오버로드, 토큰 비용 증가, 성능 저하를 초래합니다.#Review#Agentic AI#Skill Retrieval#Graph-based Retrieval#Structural Dependency#Personalized PageRank#LLM Agents2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중