대형 언어 모델 (Large language models, LLM)은 현재 수많은 AI 기술의 중심에 서있다. 챗봇, 코딩 어시스턴트, 질의응답, 창작 작품 등에서 그 역할을 발휘하고 있다. 그러나 그들은 여전히 상태를 유지하지 못하는 한계를 가지고 있다. 각 쿼리는 이전 정보를 전혀 기억하지 못하며 고정된 컨텍스트 창을 가지고 있어 장기 대화나 멀티세션 작업에서 계속된 지식을 축적할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 강화 학습이 LLM 메모리 에이전트를 어떻게 강화하는지에 대한 방법이 소개되고 있다.

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