ChronoMem: 대규모 언어 모델 에이전트 메모리 시스템의 버전 관리 및 의미 기반 복구

ChronoMem: Version Control and Semantic Rollback for Large Language Model Agent Memory

LLM 에이전트는 다중 세션 상호 작용 및 개인화를 지원하기 위해 점점 더 장기 기억에 의존하고 있습니다. 그러나 기존 에이전트 메모리 시스템은 주로 순방향 진화 방식으로 설계되어, 지식을 지속적으로 축적, 통합 및 덮어쓰는 반면, 이전 상태를 검사, 버전 관리 또는 복구할 수 있는 체계적인 메커니즘은 없습니다. 이는 특히 에이전트가 이후 정보를 접한 후에 수정 사항, 개념 변화 또는 메모리 손상에 취약하게 만듭니다. 본 논문에서는 Google에서 개발한 상용 환경에서 사용 가능한 오픈 소스 에이전트 개발 키트에 통합된, 에이전트 메모리를 위한 의미 기반 버전 관리 레이어인 ChronoMem을 소개합니다. ChronoMem은 각 메모리 쓰기 시 전체 메모리의 스냅샷을 기록하고, 구조화된 버전 히스토리를 유지하며, 하이브리드 형태의 어휘 및 의미 검색, 순위 결합 및 재순위를 통해 언어 기반 복구 요청을 구체적인 과거 버전으로 매핑합니다. 또한, 에이전트가 미래 업데이트가 발생하지 않은 것처럼 쿼리에 응답하고 이력을 요약함으로써, 복구 후에도 반사실적으로 행동할 수 있는지 평가하는 새로운 평가 프로토콜을 소개합니다. ChronoMem은 진화하는 메모리 상태와 복구 작업을 포함한 장기 대화 벤치마크에서 프롬프트 기반 및 검색 기반 기준 모델보다 질문 응답 및 이력 요약의 일관성을 크게 향상시켰으며, 의미 기반 버전 선택 성능도 뛰어납니다. 현재까지 ChronoMem은 LLM 에이전트에서의 체계적인 의미 기반 글로벌 메모리 복구를 위한 최초의 오픈 소스 시스템이자 벤치마크입니다.

LLM agents increasingly rely on long-term memory to support multi-session interaction and personalization. However, existing agent memory systems are designed around forward-only evolution, continuously accumulating, consolidating, and overwriting knowledge, with no principled mechanism to inspect, version, or revert prior states. This makes agents brittle under corrections, concept drift, and memory corruption, particularly after they have already been exposed to subsequent information. We present ChronoMem, a semantic version-control layer for agentic memory integrated into the production-ready, open-source Agent Development Kit by Google. ChronoMem commits whole-memory snapshots at each memory write, maintains structured version histories, and supports natural-language rollback requests by mapping undo intents to concrete historical versions through hybrid lexical and semantic retrieval, rank fusion, and reranking. We further introduce a post-exposure evaluation protocol that tests whether an agent can behave counterfactually after rollback by answering queries and summarizing history as if future updates had never occurred. On long-horizon conversational benchmarks augmented with evolving memory states and rollback tasks, ChronoMem substantially improves rollback-consistent question answering and history summarization relative to prompt-only and retrieval-only baselines, while achieving strong performance in semantic version selection. To our knowledge, ChronoMem is the first open-source system and benchmark for systematic semantic global memory rollback in LLM agents.