#memory

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Paper Review09.022026-09-02 09:0023 min read

[논문 리뷰] WikiSkill — agent 경험을 wiki로 축적해 skill을 진화시키기

WikiSkill 논문을 통해 raw trace, persistent wiki, executable skill을 분리하고 검증 게이트로 agent skill을 진화시키는 구조를 정리한다.

Paper Review07.252026-07-25 09:0016 min read

Agentic Context Management는 agent memory와 context 비용을 단순 저장 문제가 아니라 lifecycle architecture 문제로 재정의한다.

Tool07.212026-07-21 09:0014 min read

LightAgent를 작은 Python agent runtime 관점에서 보고, hooks·memory·guardrails·LightFlow를 어디까지 믿고 써야 할지 정리한다.

Paper Review07.132026-07-13 09:0020 min read

Meta AI의 Proactive Memory Agent 논문을 통해 장기 작업 에이전트의 behavioral state decay 문제와, 수동 검색이 아니라 능동 개입으로서의 메모리 설계를 정리한다.

Paper Review06.292026-06-29 09:0020 min read

Generative Agents, MemGPT, Mem0를 한 흐름으로 읽으면 에이전트 메모리의 진화가 보인다. 시뮬레이션 속 기억에서 시작해, OS식 가상 컨텍스트를 거쳐, 제품용 장기 메모리 레이어로 이동하는 과정이다.

Paper Review06.242026-06-24 09:0022 min read

LLM이 긴 컨텍스트를 계속 들고 있는 대신, 오프라인 recurrent pass로 fast weights에 기억을 정리하면 온라인 추론 지연을 늘리지 않고 깊은 reasoning 성능을 높일 수 있다는 논문을 정리한다.

Concept06.202026-06-20 09:0024 min read

Loop Engineering은 에이전트에게 한 번 더 좋은 프롬프트를 쓰는 일이 아니라, 발견·계획·실행·검증·반복 사이클을 시스템으로 설계하는 일이다.