HAGE: 가중 다중 관계 메모리 프레임워크 — 질의 조건부 그래프 탐색으로 장기 추론 정확도 개선

HAGE는 기존 에이전트 메모리 시스템의 고정 그래프 구조 한계를 극복하기 위해, 학습 가능한 관계 특징 벡터와 LLM 기반 라우팅 네트워크를 결합한 가중 다중 관계 메모리 프레임워크를 제안합니다. 질의에 따라 관계별 그래프 뷰를 동적으로 활성화하고, 강화학습으로 라우팅과 임베딩을 공동 최적화하여 장기 추론 정확도를 높였습니다. SOTA 대비 정확도와 효율성 트레이드오프에서 개선을 보였으며, 코드는 공개되었습니다.

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