동일한 태스크 시퀀스에서 메모리 유지 유무로 에이전트의 연속 학습 기여도를 분리 측정하는 방법

연속 학습 기여도를 측정하기 위해 동일 에이전트를 동일한 순서의 과제 시퀀스에서 메모리 유지 조건과 메모리 초기화 조건으로 각각 실행하여 두 조건 간 성능 차이를 학습 기여도로 해석하는 벤치마크 접근법이 제안되었다. 이 방법은 강한 기본 성능이 경험 전이와 혼동되는 문제를 통제하며 메모리 설계 자체가 테스트 대상이라는 점을 분명히 한다. 코딩 에이전트 사례에서는 최종 답변만 저장하는 방식이 아니라 탐색 위치와 회피 패턴, 리포지터리 기대사항 같은 재사용 가능한 메타정보를 구조화해 저장해야 장기 과제에서 실효성이 유지된다고 보고되었다. 단순한 노트·마크다운 같은 감사 가능 형식이 오류 수정과 추적에서 장점을 가지므로 메모리 형식 선택이 실무적 관점에서 중요하다.