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에이전트의 기억 검색과 현재 진실 상태를 분리하면 장기 조사에서 토큰과 잘못된 가설의 누적을 함께 줄일 수 있습니다.
에이전트의 연속 학습을 모델 가중치 대신 누적 지식과 회귀 검증이 있는 기술 업데이트로 구현한 구조입니다.
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