MemHarness: 메모리는 재생되는 것이 아니라 재구성된다

MemHarness는 LLM 에이전트가 검색한 과거 경험을 그대로 재생하지 않고, 현재 상황에 맞게 재구성하도록 학습하는 메모리 프레임워크다.

정책 모델이 행동 전에 검색된 기억을 비판·수정해 맥락에 맞는 의사결정을 돕는다.

GRPO로 end-to-end 학습한 뒤 ALFWorld와 WebShop에서 평가했으며, 고정형 메모리 베이스라인과 순수 RL보다 더 좋은 성능을 보였다.

특히 분포 밖(out-of-distribution) 환경에서도 더 강한 견고성을 보여, rigid memory replay로 인한 negative transfer 문제를 줄였다.