# LLM 에이전트의 기억과 추론을 다루는 최신 논문 3편: ChatHealthAI, Traj-Evolve, DELTAMEM최근 arXiv에는 LLM이 긴 이력, 구조화된 기록, 반복되는 경험을 더 잘 다루기 위한 연구들이 이어지고 있다. 이번 글에서 다루는 세 편은 모두 최신 arXiv 논문으로, ChatHealthAI는 구조화된 전자의무기록(EHR) 표현과 LLM의 언어 추론을 맞추는 문제를 다루고, Traj-Evolve는 환자 궤적 모델링을 위한 자기 진화형 다중 에이전트 시스템을 제안하며, DELTAMEM은 LLM 에이전트의 경험 메모리를 잔차 트리로 관리하려는 접근을 제시한다. 주제는 다르지만, 의료 데이터와 에이전트 메모리라는 맥락에서 LLM이 장기 맥락과 구조적 정보를 다루는 방식의 한계를 ..