알리바바가 공개한 ‘멤프(Memp)’: AI 에이전트에 절차적 기억을 심다

AI가 대화와 문제 해결에서 놀라운 성과를 보여주고 있지만, 여전히 복잡한 작업에서는 한계를 드러냅니다. 긴 문맥을 따라가야 하거나 여러 단계를 거쳐야 하는 상황에서 성능이 떨어지고, 네트워크 오류나 데이터 변화 같은 돌발 상황이 생기면 처음부터 다시 시작해야 하죠. 이는 시간과 비용 모두 낭비로 이어집니다.

알리바바와 저장대 연구진이 공개한 ‘멤프(Memp)’ 프레임워크는 이러한 문제를 정면으로 해결하기 위한 시도입니다. 핵심은 절차적 기억(procedural memory), 즉 사람이 경험을 통해 배운 과정을 기억하고 재활용하는 것처럼 AI도 학습과 업데이트를 반복해 성능을 높이는 구조를 만드는 데 있습니다.

이번 글에서는 멤프가 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 어떤 성과를 냈는지 그리고 기존 메모리 기술과 어떤 차이가 있는지 살펴보겠습니다.

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멤프(Memp)란 무엇인가

멤프는 동적 메모리(Dynamic Memory) 기반의 LLM(대형 언어 모델) 에이전트 기술입니다. 기존의 메모리 방식이 ‘무슨 일이 있었는가’를 기록하는 수준이었다면, 멤프는 한 단계 더 나아가 ‘어떻게 해야 하는가’를 절차적 지식으로 정리하고 이를 재활용할 수 있도록 설계되었습니다.

사람이 반복 학습을 통해 점점 숙련되듯, 멤프를 적용한 에이전트는 과거 경험을 저장하고 다시 불러와 새로운 상황에 맞게 활용합니다. 이를 통해 복잡한 작업을 더 적은 단계와 더 적은 토큰으로 처리할 수 있습니다.

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작동 방식: Build → Retrieve → Update

멤프는 크게 세 가지 과정을 반복하는 순환 구조를 가집니다.

1. Build(기억 생성): 과거 작업 기록을 단계별 지침이나 스크립트 형태로 정리해 저장합니다.
2. Retrieve(검색): 새로운 상황이 오면 비슷한 경험을 불러와 참고합니다.
3. Update(업데이트): 성공이나 실패 경험을 반영해 기억을 수정하거나 불필요한 것을 삭제합니다.

이 순환을 통해 에이전트는 단순히 기억을 보관하는 것이 아니라, 경험을 축적하면서 점점 더 효율적으로 작업할 수 있게 됩니다.

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실험과 성과

연구진은 멤프의 성능을 검증하기 위해 두 가지 벤치마크 실험을 진행했습니다.

• 트래블플래너(TravelPlanner): 여행 계획을 세우는 시뮬레이션 환경
• ALFWorld: 가정 환경에서 가사 수행을 테스트하는 환경

실험 결과, 멤프를 적용한 에이전트는 불필요한 시행착오를 줄이고 작업 성공률과 효율성이 크게 향상되었습니다. 단순히 목표에 도달하는 데 그치지 않고, 필요한 단계 수와 토큰 사용량도 줄어든 것이 특징입니다.

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지식 이전의 가능성

멤프의 또 다른 성과는 대형 모델의 절차적 기억을 소형 모델에 이식할 수 있다는 점입니다.

연구진은 GPT-4o가 생성한 절차적 기억을 소형 모델인 Qwen2.5-14B에 적용했습니다. 그 결과, 소형 모델의 성공률이 크게 높아지고 수행 단계가 줄어드는 개선 효과가 나타났습니다.

이는 비용 효율적인 소형 모델에서도 고난도 작업 수행이 가능해질 수 있음을 보여줍니다.

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기존 연구와의 차별점

최근에도 다양한 메모리 기반 연구가 등장했습니다. 예를 들어 Mem0와 A-MEM은 특정 대화나 상호작용 내에서 발생한 사실을 기록하는 방식입니다.

반면 멤프는 경험을 종합해 절차적 지식으로 변환합니다. 다시 말해, 단순히 ‘무슨 일이 있었는가’를 저장하는 수준이 아니라 ‘어떻게 해야 하는가’를 일반화해 재활용하는 점에서 차별화됩니다.

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의미와 기대 효과

멤프의 가장 큰 의의는 AI 에이전트가 마치 사람처럼 경험을 통해 성장하는 길을 열었다는 데 있습니다.

• 효율성 향상: 불필요한 시행착오를 줄여 더 빠르고 정확한 작업 가능
• 비용 절감: 대형 모델의 지식을 소형 모델로 이전해 활용할 수 있음
• 지속적 개선: 절차적 기억을 꾸준히 업데이트하며 성능이 축적

장기적으로 이는 AI 에이전트가 단순한 도구를 넘어 자율적이고 지속적으로 학습하는 동반자로 발전하는 데 중요한 기반이 될 것입니다.

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알리바바와 저장대 연구진의 멤프는 기존 LLM 에이전트가 가진 한계를 뛰어넘는 새로운 접근입니다. 절차적 기억을 통해 에이전트는 단순한 기록 보관자가 아닌, 경험을 학습하고 발전하는 존재로 진화합니다.

이 기술은 단순히 연구적 성과에 그치지 않고, 실제 서비스와 애플리케이션에서도 비용 효율성과 안정성을 동시에 확보할 수 있는 길을 제시합니다. 앞으로 AI 에이전트가 사람처럼 경험을 축적하며 점점 더 완벽해지는 모습을 기대할 수 있습니다.