[논문리뷰] Memory-Centric Continual Learning for AI Agents현재 Foundation Model 기반의 Autonomous Agent들은 Reasoning, Planning, Tool Use에서 강력한 능력을 보여주지만, 고정된 Weight와 Context Limit로 인해 장기적인 Deployment에서 경험으로부터 지속적인 학습을 유지하기 어렵다.#Review#Continual Learning#AI Agents#Memory Systems#Memory Scaling Law#Stability-Plasticity Dilemma#Evaluation Framework#Recursive Self-Improvement#Memory Lifecycle2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BOOKMARKS: Efficient Active Storyline Memory for Role-playing기존 Role-playing Agents (RPAs)의 메모리 시스템은 주로 recurrent summarization 방식에 의존하며, 이는 중요한 세부 정보가 압축 과정에서 불가피하게 손실되는 문제를 야기합니다.#Review#Role-playing Agents#Memory Systems#Search-based Grounding#Active Grounding#Passive Updating#Long-horizon Consistency#Efficiency#Storyline Memory2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The AI Hippocampus: How Far are We From Human Memory?본 논문은 최신 Large Language Models (LLMs) 및 Multi-Modal LLMs (MLLMs) 의 추론, 적응성, 맥락적 충실도 향상을 위해 메모리 메커니즘을 통합하는 문제를 다룹니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Multi-Modal LLMs (MLLMs)#Memory Systems#Implicit Memory#Explicit Memory#Agentic Memory#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Contextual Understanding2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents이 논문은 AI 에이전트, 특히 LLM 기반 에이전트의 효율적인 메모리 시스템 설계를 위해 인지 신경과학의 통찰력을 통합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autonomous Agents#Memory Systems#Cognitive Neuroscience#Large Language Models (LLMs)#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Memory Management#Multimodal Memory#Agent Skills2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems본 논문은 LLM 기반 에이전트의 고정된 메모리 시스템 아키텍처가 다양한 태스크 컨텍스트에 메타 적응할 수 없는 근본적인 한계 를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Memory Systems#Meta-Evolution#Self-Evolving AI#Memory Architecture#EvolveLab#Generalization2025년 12월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memory in the Age of AI Agents이 서베이 논문은 급증하는 AI 에이전트 메모리 연구 분야의 파편화된 개념적 명확성 부족을 해결하고, 기존 분류 체계의 한계 를 극복하고자 합니다.#Review#AI Agents#Memory Systems#LLMs#Taxonomy#Continual Learning#Self-Evolution#Multimodality#Reinforcement Learning2025년 12월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] General Agentic Memory Via Deep ResearchAI 에이전트 분야에서 널리 사용되는 정적 메모리(AOT Compilation) 방식의 심각한 정보 손실 문제와 복잡한 컨텍스트 관리의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#AI Agents#Memory Systems#Large Language Models (LLMs)#Just-in-Time (JIT) Compilation#Memorizer#Researcher#Reinforcement Learning#Context Management2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HaluMem: Evaluating Hallucinations in Memory Systems of Agents본 논문은 LLM 및 AI 에이전트의 장기 학습 및 지속적인 상호작용을 가능하게 하는 메모리 시스템에서 발생하는 기억 환각(memory hallucinations) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Memory Systems#AI Agents#Hallucination Detection#Evaluation Benchmark#Long-term Memory#Memory Extraction#Memory Updating#Question Answering2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Masks to Worlds: A Hitchhiker's Guide to World Models이 논문은 '진정한 월드 모델'을 구축하기 위한 명확한 로드맵을 제시하며, 단순한 모델 목록을 나열하는 것을 넘어선다.#Review#World Models#Generative AI#Multimodal Learning#Masked Modeling#Interactive AI#Memory Systems#Autonomous Agents#AI Roadmap2025년 10월 24일댓글 수 로딩 중