LSTM-MAS: A Long Short-Term Memory Inspired Multi-Agent System for Long-Context Understanding

Wed, 22 Apr 2026 08:18:44 GMT

### 저자

Yichen Jiang, Jiakang Yuan, Chongjun Tu, Peng Ye, Tao Chen

### 💡 개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 긴 문맥 이해 능력의 한계를 극복하기 위해 LSTM 아키텍처에서 영감을 받은 다중 에이전트 시스템인 LSTM-MAS를 제안합니다. LSTM-MAS는 계층적 정보 흐름과 게이티드 메모리 메커니즘을 모방하여 각 에이전트(작업자, 필터, 판사, 관리자)가 세그먼트 이해, 중복 감소, 오류 탐지, 정보 관리 등 특정 역할을 수행하도록 설계되었습니다. 이를 통해 제어된 정보 전달과 선택적 장기 의존성 모델링이 가능해져 오류 축적과 환각 전파를 효과적으로 방지합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **LSTM의 메커니즘을 다중 에이전트 시스템에 성공적으로 적용하여 긴 문맥 이해 성능을 크게 향상시켰습니다.**

- **기존 다중 에이전트 방식의 오류 축적 및 환각 전파 문제를 효과적으로 완화할 수 있는 새로운 구조를 제시했습니다.**

- **다양한 QA 데이터셋에서 기존 최신 기법 대비 우수한 성능을 입증하였으나, 실제 복잡하고 다양한 장문의 텍스트 데이터에 대한 추가적인 검증 및 일반화 성능 연구가 필요합니다.**

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2601.11913)