개인화된 에이전트 (Personalized agents)는 광범위한 작업에서 사용자를 돕기 위해 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 효과적인 개인화된 지원을 위해서는 에이전트 메모리에 저장된 과거 상호작용으로부터 명시적인 사실을 검색하는 것뿐만 아니라, 추상적인 개인적 특성을 추론하는 것도 필요합니다. 그러나 기존의 메모리 벤치마크는 주로 에이전트가 대화 기록에 명시적으로 기술된 정보를 검색할 수 있는지 여부만을 평가하며, 더 깊은 사용자 이해에 대한 효과적인 평가를 제공하지 못하고 있습니다. 본 연구에서는 이종 데이터 (heterogeneous data)로부터 계층적 사용자 이해를 갖춘 메모리 증강 개인화 에이전트를 평가하기 위한 벤치마크인 Setoka를 제안합니다. 인지 및 성격 심리학 이론에 근거하여, Setoka는 의미 기억 (semantic memory), 일화 기억 (episodic memory), 행동 패턴 (behavior pattern), 그리고 성격 특성 (personality trait)의 네 가지 사용자 이해 수준을 정의합니다. 또한, 현실적이면서도 프라이버시를 보호하는 평가를 가능하게 하기 위해, 다양하고 일관된 이종 사용자 데이터와 쿼리를 대규모로 합성하는 심리 측정 기반 파이프라인 (psychometrics-based pipeline)을 설계했습니다. 마지막으로, 우리는 Setoka를 활용하여 10명의 합성 사용자에 대해 5가지 메모리 시스템과 결합된 3개의 언어 모델 (language models)을 평가합니다. 우리의 종합적인 평가 결과, 기존 시스템들은 의미 기억 검색에서는 좋은 성능을 보이지만, 일화 기억에서는 성능이 저하됨을 확인했습니다. 더욱이, 시간에 따라 분산된 이종의 파편화된 정보를 통합해야 하는 행동 패턴 및 성격 특성 이해 작업에서는 성능이 더욱 크게 저하되었습니다. 이러한 발견은 사용자 이해가 단순한 사실 검색만으로는 처리될 수 없음을 보여주며, 장기적인 사용자 행동에 대한 교차 소스 통합 및 추상화를 위한 메모리 메커니즘 설계의 필요성을 시사합니다.