본 논문은 매개변수 업데이트 없이 학습 가능한 범용 에이전트인 EHC를 제시합니다. EHC는 계층적 메모리 검색(HMR) 모듈과 작업-범주 지향 경험 학습(TOEL) 모듈로 구성됩니다. HMR 모듈은 관련 기억을 빠르게 검색하고 메모리 용량의 제약 없이 새로운 정보를 지속적으로 저장합니다. TOEL 모듈은 경험을 분류하고 다양한 범주에서 패턴을 추출하여 에이전트의 다양한 작업 특성에 대한 이해를 향상시킵니다. 여러 표준 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 EHC가 기존 방법보다 우수한 성능을 달성하고 복잡한 다중 모달 작업을 처리하는 범용 에이전트로서의 효과를 강조합니다. 기존의 대규모 다중 모달 데이터를 사용한 계산적으로 비용이 많이 드는 엔드투엔드 훈련이나 새로운 환경에 지속적으로 학습하고 적응하는 능력이 부족한 도구 사용 방법에 의존하는 접근 방식과 달리, EHC는 매개변수 업데이트 없이 학습할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.
