에이전트 트랜지션을 가중치 업데이트 없이 재사용 가능한 가이드라인으로 변환하는 에이전틱 메모리 시스템인 ALTK-Evolve는 ACE보다 훨씬 적은 토큰을 사용하면서도 정확도를 동등하게 유지하거나 초과합니다. ACE가 모든 단계에서 포괄적인 플레이북을 주입하는 것과 달리, ALTK-Evolve는 모델의 용량에 기반하여 관련성 있는 가이드라인만 선택적으로 검색하여 제공합니다.

  • DeepSeek-V3.2에서 ALTK-Evolve는 추론 비용의 약 40% 수준으로 Easy, Hard, 전체 과제에서 ACE를 능가합니다.
  • gpt-oss-120b에서는 비용이 약 7분의 1인 상태에서 56.0 대 54.8로 ACE와 동점을 기록합니다.
  • 이 시스템은 경험을 보존하기 위해 교훈을 요약으로 압축하지 않고, 지원 횟수를 함께 유지하여 개별 가이드라인을 그대로 보관합니다.
  • 전달이 조정됩니다: 강력한 모델에는 통합된 전체 세트를 제공하고, 약한 모델에는 컨텍스트 과부하를 피하기 위해 선별된 하위 집합을 제공합니다.

메모리 전달을 상수가 아닌 조절 가능한 다이얼로 취급함으로써 ALTK-Evolve는 약한 모델이 가이드라인에 압도되는 것을 방지하고 강력한 모델의 토큰 사용량을 줄입니다.