Mixture-of-Agents (MoA) 아키텍처는 여러 LLM 에이전트를 계층적 추론 파이프라인 (reasoning pipelines)으로 구성함으로써 추론 시간 스케일링 (inference-time scaling)을 개선합니다. 그러나 기존의 MoA 변형 모델들은 깊이 (depth)가 증가함에 따라 성능 향상을 지속하지 못하고, 성능 저하, 조기 정체 또는 포화 현상을 보입니다. 우리는 두 가지 메커니즘을 통해 스케일링을 지속하는 메모리 증강 (memory-augmented) MoA 프레임워크인 ReM-MoA를 제안합니다: (1) 비교 검토 에이전트 (Reviewer Agent)를 사용하여 모든 계층의 추론 흔적 (reasoning traces)을 지속적으로 저장하고 순위를 매기는 순위 지정 추론 메모리 (Ranked Reasoning Memory), 그리고 (2) 서로 다른 에이전트에게 성공 및 실패한 흔적의 다양한 조합을 노출하여, 고품질 추론을 전파하는 동시에 탐색 다양성 (exploration diversity)을 보존하는 큐레이션된 다양화 메모리 라우팅 (Curated Diversified Memory Routing) 방식입니다. 나아가 우리는 최첨단 모델 (frontier-model)의 감독을 통해 순위 품질을 향상시키는 선택적 멀티 도메인 검토자 증류 (Reviewer distillation) 파이프라인을 도입합니다. 수학, 형식 논리 (formal logic), 코드, 지식 및 상식에 걸친 5가지 추론 벤치마크 전반에서, ReM-MoA는 깊이 및 너비 스케일링 (depth and width scaling) 모두에서 기존 MoA 변형 모델들을 일관되게 능가하며, 그 우위는 깊이가 깊어질수록 확대됩니다. 이는 구조화된 계층 간 추론 메모리 (cross-layer reasoning memory)가 확장 가능한 멀티 에이전트 추론을 위한 핵심적인 누락된 메커니즘임을 입증합니다.