EverMemOS: 구조화된 장기 추론을 위한 자기 조직화 메모리 운영 체제

EverMemOS: A Self-Organizing Memory Operating System for Structured Long-Horizon Reasoning

대규모 언어 모델(LLM)이 장기 상호작용 에이전트로 점점 더 많이 활용되고 있지만, 제한된 컨텍스트 윈도우로 인해 긴 상호작용 동안 일관된 행동을 유지하기 어렵다. 기존 메모리 시스템은 고립된 기록을 저장하고 파편화된 정보를 검색하는 데 그쳐, 변화하는 사용자 상태를 통합하고 충돌을 해결하는 데 한계가 있다. 이에 우리는 계산 메모리를 위해 엔그램(engram)에서 영감을 받은 수명 주기를 구현하는 자기 조직화 메모리 운영 체제인 EverMemOS를 제안한다. '일화적 흔적 형성(Episodic Trace Formation)' 과정은 대화 스트림을 일화적 흔적, 원자적 사실, 시간 제한적 예지(Foresight) 신호를 포착하는 MemCell로 변환한다. '의미적 통합(Semantic Consolidation)'은 MemCell을 주제별 MemScene으로 조직화하여 안정적인 의미 구조를 정제하고 사용자 프로필을 업데이트한다. '재구성적 회상(Reconstructive Recollection)'은 후속 추론에 필요한 충분한 컨텍스트를 구성하기 위해 MemScene이 유도하는 에이전트 검색을 수행한다. LoCoMo 및 LongMemEval에서의 실험 결과, EverMemOS는 메모리 증강 추론 작업에서 최고 수준(SOTA)의 성능을 달성했다. 또한 PersonaMem v2에 대한 프로필 연구와 사용자 프로파일링 및 예지 기능과 같은 채팅 중심 기능을 보여주는 질적 사례 연구를 보고한다. 코드는 https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS 에서 이용 가능하다.

Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed as long-term interactive agents, yet their limited context windows make it difficult to sustain coherent behavior over extended interactions. Existing memory systems often store isolated records and retrieve fragments, limiting their ability to consolidate evolving user states and resolve conflicts. We introduce EverMemOS, a self-organizing memory operating system that implements an engram-inspired lifecycle for computational memory. Episodic Trace Formation converts dialogue streams into MemCells that capture episodic traces, atomic facts, and time-bounded Foresight signals. Semantic Consolidation organizes MemCells into thematic MemScenes, distilling stable semantic structures and updating user profiles. Reconstructive Recollection performs MemScene-guided agentic retrieval to compose the necessary and sufficient context for downstream reasoning. Experiments on LoCoMo and LongMemEval show that EverMemOS achieves state-of-the-art performance on memory-augmented reasoning tasks. We further report a profile study on PersonaMem v2 and qualitative case studies illustrating chat-oriented capabilities such as user profiling and Foresight. Code is available at https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS.