[논문리뷰] Memex(RL): Scaling Long-Horizon LLM Agents via Indexed Experience Memory대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 장기 작업에서 직면하는 유한한 컨텍스트 윈도우 병목 현상을 해결하는 것이 목표입니다. 기존의 컨텍스트 축소 방식(예: 잘라내기, 요약)이 증거를 손실하는 근본적인 문제를 극복하여, 증거를 버리지 않고도 컨텍스트를 압축하는 효율적이고 정밀한 메모리 메커니즘을 개발하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Long-Horizon Tasks#Memory Management#Indexed Experience Memory#Reinforcement Learning#Context Window#Tool Use#MEMEXRL2026년 3월 4일댓글 수 로딩 중