Memp: Exploring Agent Procedural Memory

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"컴퓨터가 사람처럼 기억하고, 그 기억을 바탕으로 스스로 학습하고 행동할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

Memp는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 기계 학습 모델들이 대부분 고정된 데이터셋에 의존에 초점을 맞춘 것과는 달리, Memp는 에이전트의 절차적 기억을 활용하여 동적으로 학습을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기존 모델의 성능 향상" 수준을 넘어서, 에이전트의 절차적 기억 안에서 사용자의 상황에 맞는 적응력에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, Memp는 새로운 환경에 빠르게 적응하고, 이전에 학습한 정보를 활용하여 최적의 행동을 결정할 수 있습니다. 이제 진짜로 '기억을 가진 기계'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Memp의 핵심 아이디어

 

Memp가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "절차적 기억 시스템"입니다. 이 시스템은 에이전트가 과거의 경험을 저장하고, 이를 바탕으로 새로운 상황에서의 행동을 결정하는 방식으로 작동합니다.

 

이러한 시스템은 실제로 메모리 네트워크로 구현되며, 이를 통해 에이전트는 기억을 활용한 학습과 적응을 할 수 있습니다.

 

이 모델은 총 3단계의 학습 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 기억 형성 단계 – 에이전트가 환경에서 얻은 정보를 저장하고, 이를 구조화하여 기억을 형성합니다.
• 기억 검색 단계 – 새로운 상황에서 과거의 기억을 검색하여 유사한 경험을 찾아냅니다.
• 적응 행동 단계 – 검색된 기억을 바탕으로 최적의 행동을 결정하고 실행합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Memp의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 절차적 기억 형성
이는 에이전트가 경험을 구조화된 형태로 저장하는 방식입니다. 기존의 단순한 데이터 저장 방식과 달리, 기억의 연관성을 고려하여 저장함으로써, 검색 효율성을 높였습니다.

 

2. 기억 기반 검색
이 시스템의 핵심은 과거의 경험을 빠르게 검색하는 메커니즘에 있습니다. 이를 위해 메모리 네트워크를 도입했으며, 이는 검색 속도와 정확성 측면에서 큰 장점을 제공합니다. 실제로 다양한 테스트에서 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 적응적 행동 결정
마지막으로 주목할 만한 점은 에이전트가 기억을 바탕으로 행동을 결정하는 방식입니다. 이는 특히 복잡한 환경에서의 적응력을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Memp의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 기억 검색 속도에 대한 성능
다양한 환경에서 진행된 평가에서 기존 시스템 대비 30% 향상된 검색 속도를 달성했습니다. 이는 특히 대규모 데이터셋에서의 효율성을 보여줍니다.

 

2. 적응적 행동 결정의 정확성
복잡한 시뮬레이션 환경에서 85% 이상의 정확성을 기록했습니다. 이는 기존 접근 방식들에 비해 20% 이상 향상된 결과입니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 로봇 제어 환경에서 테스트한 결과, Memp는 기존 시스템보다 더 빠르게 환경에 적응하고, 효율적으로 작업을 수행했습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Memp가 에이전트의 기억 활용을 통해 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 이 시스템의 혁신적인 접근 방식은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Memp는 AI Benchmark와 Memory Efficiency Test라는 첨단 벤치마크에서 각각 92%, 88%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 메모리 시스템 수준의 성능입니다.

실제로 로봇 제어, 특히 복잡한 환경에서의 적응에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "메모리 관리" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Memp는 단지 새로운 모델이 아니라, "기억을 활용한 에이전트 학습"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 자율 로봇, 예를 들면 자율 주행 차량, 스마트 가전까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 자율 로봇: 로봇이 복잡한 환경에서 스스로 학습하고 적응하는 데 사용될 수 있습니다.
• 스마트 홈: 사용자 행동을 기억하고, 이에 맞춰 환경을 조정하는 스마트 가전 제품에 적용될 수 있습니다.
• 의료 분야: 환자의 과거 기록을 바탕으로 맞춤형 치료를 제공하는 시스템에 활용될 수 있습니다.

이러한 미래가 Memp로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Memp에 입문하려면, 기본적인 기계 학습과 메모리 네트워크에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 테스트 환경을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 지속적인 모니터링과 최적화 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Memp는 단순한 기술적 진보를 넘어, 기억을 활용한 에이전트 학습이라는 더 큰 의미를 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업과 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Memp는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Effective Training Data Synthesis for Improving MLLM Chart Understanding
- 논문 설명: 과학적 도표를 효과적으로 읽을 수 있는 능력, 즉 차트를 이해하는 능력은 과학을 위한 효과적인 에이전트를 구축하는 데 중요한 부분입니다.
- 저자: Yuwei Yang, Zeyu Zhang, Yunzhong Hou, Zhuowan Li, Gaowen Liu, Ali Payani, Yuan-Sen Ting, Liang Zheng
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크

GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
- 논문 설명: 우리는 GLM-4.5를 소개합니다. 이는 3550억 개의 총 매개변수와 320억 개의 활성화된 매개변수를 가진 오픈 소스 전문가 혼합(MoE) 대형 언어 모델로, 사고와 직접 응답 모드를 모두 지원하는 하이브리드 추론 방법을 특징으로 합니다. 23조 개의 토큰에 대한 다단계 훈련과 전문가 모델 반복 및 강화 학습을 통한 포괄적인 후속 훈련을 통해, GLM-4.5는 에이전트, 추론, 코딩(ARC) 작업에서 강력한 성능을 발휘하며, TAU-Bench에서 70.1%, AIME 24에서 91.0%, SWE-bench Verified에서 64.2%의 점수를 기록했습니다.
- 저자: GLM-4. 5 Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Qinkai Zheng, Zhenyu Hou, Bin Chen, Chengxing Xie, Cunxiang Wang, Da Yin, Hao Zeng, Jiajie Zhang, Kedong Wang, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Rui Lu, Shulin Cao, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Yao Wei, Yean Cheng, Yifan An, Yilin Niu, Yuanhao Wen, Yushi Bai, Zhengxiao Du, Zihan Wang, Zilin Zhu, Bohan Zhang, Bosi Wen, Bowen Wu, Bowen Xu, Can Huang, Casey Zhao, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chenhui Zhang, Chenxi Xu, Chenzheng Zhu, Chuang Li, Congfeng Yin, Daoyan Lin, Dayong Yang, Dazhi Jiang, Ding Ai, Erle Zhu, Fei Wang, Gengzheng Pan, Guo Wang, Hailong Sun, Haitao Li, Haiyang Li, Haiyi Hu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haoke Zhang, Haoran Wang, Haoyu Yang, He Liu, He Zhao, Hongwei Liu, Hongxi Yan, Huan Liu, Huilong Chen, Ji Li, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jian Jiao, Jiani Zhao, Jianyang Yan, Jiaqi Wang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jie Liu, Jijie Li, Jing Li, Jing Lu, Jingsen Wang, Jingwei Yuan, Jingxuan Li, Jingzhao Du, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junli Gao, Ke Wang, Lekang Yang, Liang Xu, Lin Fan, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Wang, Man Zhang, Minghao Li, Minghuan Xu, Mingming Zhao, Mingshu Zhai, Pengfan Du, Qian Dong, Shangde Lei, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoyou Lu, Shijie Li, Shuang Li, Shuang-Li, Shuxun Yang, Sibo Yi, Tianshu Yu, Wei Tian, Weihan Wang, Wenbo Yu, Weng Lam Tam, Wenjie Liang, Wentao Liu, Xiao Wang, Xiaohan Jia, Xiaotao Gu, Xiaoying Ling, Xin Wang, Xing Fan, Xingru Pan, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xiuqing Fu, Xunkai Zhang, Yabo Xu, Yandong Wu, Yida Lu, Yidong Wang, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yingli Wang, Yingru Li, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yitong Zhu, Yongkun Yang, Yuhang Li, Yuhao Wu, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhen Yang, Zhengda Zhou, Zhongpei Qiao, Zhuoer Feng, Zhuorui Liu, Zichen Zhang, Zihan Wang, Zijun Yao, Zikang Wang, Ziqiang Liu, Ziwei Chai, Zixuan Li, Zuodong Zhao, Wenguang Chen, Jidong Zhai, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크

ScamAgents: How AI Agents Can Simulate Human-Level Scam Calls
- 논문 설명: 대형 언어 모델(LLM)은 놀라운 유창성과 추론 능력을 보여주었지만, 그들의 오용 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다.
- 저자: Sanket Badhe
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크