Google Cloud AI Research, 에이전트의 성공과 실패에서 추론 전략을 추출하는 메모리 프레임워크 ReasoningBank 공개

연구진은 작업 전 관련 과거 경험을 불러오고, 작업 후에는 구조화된 전략으로 정리하는 AI 에이전트용 폐루프 메모리 프레임워크 ReasoningBank를 공개했다.

ReasoningBank는 성공 사례뿐 아니라 실패한 궤적까지 함께 학습해, 다음 추론과 워크플로 메모리를 더 잘 개선한다.

팀은 여기에 메모리 인지형 테스트타임 스케일링을 결합해, 여러 번의 시도를 학습 신호로 활용하도록 했다.

이 방식은 반복 작업에서 성공과 실패의 교훈을 저장·재사용해, 에이전트가 매번 처음부터 다시 배우지 않게 만들어 더 안정적일 수 있다.