에피소드 메모리 vs 통합 메모리 — LLM 에이전트는 경험을 통합할수록 오히려 성능이 떨어진다

UIUC 연구진은 LLM 에이전트가 과거 경험을 통합(consolidation)하여 메모리 뱅크를 업데이트하는 방식이 오히려 성능을 저하시킨다는 점을 발견했습니다. GPT-5.4가 ARC-AGI 문제를 메모리 없이 풀었을 때보다 통합 메모리를 사용했을 때 54%의 문제에서 실패했으며, 통합 과정에서 메모리 효용이 처음에는 올랐다가 점차 떨어져 무메모 기준선 이하로 떨어졌습니다. 반면, 원시 에피소드를 그대로 보존하는 episodic-only 방식은 통합 방식과 경쟁력 있는 성능을 보였습니다. 연구는 에이전트 메모리 설계에서 원시 경험을 1차 증거로 취급하고 통합을 명시적으로 제어해야 한다고 제안합니다.

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