RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 대화 시스템의 메모리 메커니즘에 관한 기존 연구는 메모리가 어떻게 저장되고 검색되는지에 중점을 두어 왔습니다. 그러나 서로 다른 기능적 역할을 가진 메모리가 응답 품질에 어떻게 영향을 미치는지에 대해서는 알려진 바가 훨씬 적습니다. 구체적으로, 다양한 대화 맥락에서 메모리가 에이전트의 응답을 어떻게 형성하는지, 그리고 그것이 실질적으로 다른 응답 행동을 유도하는지에 대한 연구가 부족합니다. 대화 시스템에 대한 기존 평가 방식 또한 주로 참조 기반(reference-based)이며, 사용자의 선호도를 다르게 반영할 수 있는 응답의 미묘한 차이를 충분히 포착하지 못하고 있습니다. 본 연구에서는 에이전트의 응답을 형성하는 데 있어 서로 다른 메모리 유형의 영향을 조사합니다. 우리는 대화 메모리에 대한 세분화된 분류 체계(taxonomy)를 제시하고, 검색된 메모리를 서로 다른 역할 유형으로 분류하며, 사용자 관점을 시뮬레이션하는 사용자 중심 평가 프레임워크를 설계합니다. 장기 데이터셋(long-term datasets)과 최첨단 LLM(frontier LLMs)을 이용한 비교 실험을 통해, 우리의 분석은 메모리의 다양한 차별적 효과를 밝혀냅니다. 예를 들어, 명확한 메모리(clarifying memory)는 응답의 사실적 정확성과 제약 사항 인지(constraint awareness)를 향상시켜 응답을 더 정확하고 개인화되게 만듭니다. 반면, 무관한 메모리(irrelevant memory)는 주제 관련성을 낮추고 제약 사항 인지 능력을 저하시킵니다. 최첨단 LLM의 강력한 성능에도 불구하고, 이러한 발견은 서로 다른 메모리 유형을 활용하여 어떻게 더 개인화된 응답을 생성할 수 있는지에 대한 통찰을 제공하며, 이 방향으로의 추가적인 연구를 고취합니다.