BOOKMARKS: 검색 기반 메모리로 롤플레잉 에이전트 일관성 향상 — 85 캐릭터에서 기존 대비 큰 폭 개선

UCSD 팀이 롤플레잉 에이전트(RPA)의 장기 일관성을 위해 검색 기반 메모리 프레임워크 BOOKMARKS를 제안했습니다. 기존 요약 기반 방식이 세부 정보를 손실하는 문제를 해결하기 위해, BOOKMARKS는 스토리라인의 특정 시점에서 질문-답변 형태의 북마크를 능동적으로 초기화·유지·갱신합니다. 현재 태스크에 재사용 가능한 북마크를 검색하거나 새로 생성한 뒤, 현재 시점으로 동기화하여 답변을 업데이트합니다. 16개 아티팩트의 85개 캐릭터 실험에서 기존 RPA 메모리 방법을 크게 능가했습니다. 다만 북마크 동기화 비용이 추가로 들며, 스토리라인이 매우 긴 경우 효율성 검증이 더 필요합니다.

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