프로덕션 LLM 에이전트를 위한 장기 기억 관리 메커니즘: 감정 태그 및 토큰 경제 시스템

작성자가 제안한 감정 태그 회상 방식에 대해 긍정적인 관심이 있으며, 특히 시간 경과에 따른 가치 감쇠 함수와 코드 도메인 외에서의 범용성에 대한 논의가 이루어지고 있다.

• 메모리 비대화가 문제라면 Surprisal 기반의 게이팅을 도입하여 중복 데이터 저장을 억제하라.
• 에이전트의 반복적인 실수를 줄이고 싶다면 사용자 피드백을 음수 가중치로 메모리에 기록하여 검색 순위를 낮춰라.

• 감정 가치(Valence)를 메모리 검색 가중치로 활용하면 명시적인 강화학습 없이도 에이전트의 행동 개선이 가능하다.
• 정보의 참신함(Surprisal)에 따라 저장 비용을 차등화하는 경제 모델은 메모리 비대화를 막고 정보 밀도를 높이는 효과적인 전략이다.
• int8 압축 임베딩을 통해 성능 손실을 최소화하면서도 로컬 환경에서 대규모 메모리 코퍼스를 효율적으로 관리할 수 있다.
• 인지 과학 모델(ACT-R, HDC)을 에이전트 아키텍처에 결합하여 단순 유사도 검색의 한계를 극복한 고도화된 기억 회상이 가능하다.