TiMem: Temporal-Hierarchical Memory Consolidation for Long-Horizon Conversational Agents

Fri, 01 May 2026 08:41:01 GMT

### 저자

Kai Li, Xuanqing Yu, Ziyi Ni, Yi Zeng, Yao Xu, Zheqing Zhang, Xin Li, Jitao Sang, Xiaogang Duan, Xuelei Wang, Chengbao Liu, Jie Tan

### 💡 개요

긴 대화 기록을 효과적으로 관리하는 데 어려움이 있는 대화형 AI를 위해, 본 논문은 시공간적 계층 구조를 고려한 메모리 통합 프레임워크인 TiMem을 제안합니다. TiMem은 대화 기록을 체계적으로 요약하고 추상화하여, LLM의 제한된 컨텍스트 창을 넘어서는 장기적인 대화 기억력을 강화합니다. 이를 통해 이전 방법론의 메모리 파편화 및 개인화 불안정 문제를 해결하고, 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 대화 기록을 시간적, 계층적으로 구조화하여 기억 통합 및 검색의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

- 별도의 파인튜닝 없이도 의미 기반의 메모리 통합을 가능하게 하여, 다양한 복잡성의 질문에 대한 기억 회상 시 정밀도와 효율성의 균형을 맞출 수 있습니다.

- 제안된 TiMem 프레임워크는 장기 대화 에이전트의 개인화 및 일관성 유지에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

- 향후 연구에서는 TiMem이 더 복잡하고 동적인 대화 환경에서 어떻게 작동하는지, 그리고 다양한 유형의 정보를 처리하는 능력에 대한 추가적인 탐구가 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2601.02845)