Memanto: 에이전트 메모리 레이어, LongMemEval 89.8% 달성 — 단일 쿼리, 인제스션 비용 0

Moorcheh.ai가 제안한 Memanto는 13개 범주로 구성된 typed semantic memory 스키마와 정보이론 기반 검색 엔진을 결합해, 기존 hybrid graph 방식 대비 복잡도는 낮추면서 LongMemEval에서 89.8%, LoCoMo에서 87.1%의 정확도를 기록했습니다. 인제스션 지연이 없고 단일 쿼리로 동작하며, latency는 90ms 미만입니다. 다만 ablation study 결과는 공개되었으나 코드 및 데이터셋 공개 여부는 확인되지 않았습니다.

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