Zero-Mem: LLM 에이전트 메모리에서 토큰 비용 제로 달성

Zero-Mem: Zero-Token Memory Operations for LLM Agents

LLM 에이전트는 긴 상호작용에서 일관성을 유지하기 위해 메모리가 필요하지만, 많은 시스템이 메모리 운영에 추가 LLM 호출을 사용합니다. Zero-Mem은 최종 질문 응답 외에는 LLM 호출이나 토큰 소비 없이 메모리 운영을 수행하는 '제로-토큰 메모리 운영'을 도입합니다. 원본 상호작용 기록을 보존하고, 엔티티-컨텍스트 그래프와 시간적 계층 구조로 구성합니다. 각 쿼리에 대해 두 관점을 가중치를 두고 검색하며, 결정적 보정을 통해 충돌하는 증거를 제거하고 최종 QA 리더만 LLM을 호출합니다. 긴 메모리 및 긴 컨텍스트 QA 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 달성하고, 메모리 운영 시간 비용을 가장 빠른 기준선 대비 57.6% 절감합니다.