요약

지속성 메모리(Persistent Memory)를 활용하여 스스로 성능을 개선하는 AI 에이전트 기술을 소개합니다. 에이전트가 경험을 저장하고 이를 바탕으로 학습하여 능력을 고도화하는 메커니즘을 다룹니다.

핵심 포인트

• 지속성 메모리를 통한 에이전트의 경험 축적
• 자기 개선형(Self-improving) 루프 구현 방식
• 장기 기억을 활용한 에이전트 성능 최적화