본 논문은 장기간 상호작용에서 자율 에이전트로서의 대규모 언어 모델(LLM)의 효율성을 제한하는 지속적인 장기 메모리 유지 능력 부족 문제를 해결하기 위해, 인간 인지 원리를 기반으로 한 새로운 자기 조직화 메모리 아키텍처인 Nemori를 제시한다. Nemori는 이벤트 분할 이론에서 영감을 받은 Two-Step Alignment Principle을 통해 대화 흐름을 의미적으로 일관된 에피소드로 자율적으로 구성하여 메모리 크기 문제를 해결하고, 자유 에너지 원리에서 영감을 받은 Predict-Calibrate Principle을 통해 예측 차이로부터 사전 정의된 휴리스틱을 넘어 적응적 지식 진화를 달성한다. LoCoMo와 LongMemEval 벤치마크 실험 결과, Nemori는 기존 최첨단 시스템보다 훨씬 우수한 성능을 보였으며, 특히 긴 맥락에서 그 이점이 두드러졌다.
