렌민 대학과 화웨이의 연구진은 LLM 기반 에이전트의 메모리를 맞춤화하기 위한 통합 모듈형 AI 라이브러리인 MemEngine을 제안했습니다. LLM 기반 에이전트는 다양한 응용 분야에서 사용되는데, 이는 복잡한 작업을 처리하고 여러 가지 역할을 수행할 수 있기 때문입니다. 이러한 에이전트의 핵심 구성 요소 중 하나는 메모리인데, 이는 정보를 저장하고 회상하며 과거 지식을 반영하고 신중한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 장기간 상호 작용이나 역할 연기와 관련된 작업에서는 메모리가 과거 경험을 포착함으로써 핵심적인 역할을 합니다.

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