Large Language Model / Agent Memory on TechLLM

Large Language Model / Agent Memory on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/large-language-model-/-agent-memory/Recent content in Large Language Model / Agent Memory on TechLLMHugokoWed, 23 Sep 2026 07:35:01 +0900사용자의 정보를 11가지 종류로 나누고, 각 종류마다 다르게 적용되는 '잊는 규칙'을 만들어 챗봇이 옛 정보나 바뀐 정보를 답하지 않게 하는 시스템이다.https://techllm.github.io/posts/fortunate-recall-ontology-driven-memory-lifecycle-management-for-persi/Wed, 23 Sep 2026 07:35:01 +0900https://techllm.github.io/posts/fortunate-recall-ontology-driven-memory-lifecycle-management-for-persi/Fortunate Recall은 LLM 메모리 시스템이 모든 개인 사실을 균일하게 취급해 발생하는 일관성 붕괴 문제를, 11개 행동 카테고리별 결정론적 수명주기 정책으로 해결한다. LifecycleBench에서 76.9% pass rate를 기록하며 Mem0 대비 confabulation을 절반 이하(전체 쿼리 13.0% vs 32.2%)로 줄이고, BEAM 외부 벤치마크에서도 46.8%로 Mem0 32.9%를 13.9pp 앞질렀다.