현재의 에이전트 메모리 시스템 (벡터 스토어, 검색 증강 생성, 스케치패드, 컨텍스트 윈도우 관리) 은 메모리를 구현하지 않습니다. 이들은 검색을 구현할 뿐입니다. 우리는 검색을 메모리로 간주하는 것을 범주 오류로 보며, 이는 에이전트의 능력, 장기 학습, 그리고 보안에 증명 가능한 결과를 초래한다고 주장합니다. 검색은 저장된 사례와 유사성에 따라 일반화되지만, 가중치 기반 메모리는 이전에 본 적이 없는 입력에 추상 규칙을 적용함으로써 일반화합니다. 이 두 가지를 혼동하면 무한히 노트를 축적할 수는 있지만 전문성을 발전시키지 못하는 에이전트가 생성되며, 컨텍스트 크기 증가나 검색 품질 향상을 넘어서기 불가능한 증명 가능한 일반화 한계에 직면하게 됩니다. 또한 주입된 콘텐츠가 모든 향후 세션에 걸쳐 전파되므로 구조적으로 영구적인 메모리 중독에 취약해집니다. 신경과학의 보완적 학습 시스템 이론을 바탕으로, 우리는 생물학적 지능이 빠른 해마 표본 저장과 느린 대뇌 피질 가중치 통합을 짝지음으로써 이 문제를 해결했으며, 현재 AI 에이전트는 오직 첫 번째 부분만 구현하고 있음을 보여줍니다. 우리는 이러한 한계를 공식화하고 네 가지 대안적 관점을 다루며, 시스템 구축자, 벤치마크 설계자, 그리고 메모리 커뮤니티를 위한 공존 제안과 행동 호소로 마무리합니다.