장기 실행 에이전트가 세션 간 경험을 누적하도록 돕는 영속적 메모리 시스템에서, 완료된 궤적만 보는 사후 큐레이터 에이전트는 오류를 그대로 보존하거나 부분적 증거를 과잉일반화하는 문제가 있다. 연구진은 최소권한의 읽기전용 환경탐색 도구를 기존 비동기 큐레이터에 추가해 후보 메모리를 점검·범위설정·갱신하는 '환경탐색 큐레이션'을 제안했으며, 모델 재훈련이 필요 없다. GitHub Copilot SDK 기반 환경에서 CLBench 데이터베이스 탐색 과제 통과율이 39%에서 73%로 뛰었고, 질의 수는 8.8회에서 4.7회로, 비용은 3.38달러에서 1.68달러로 줄었다. APEX 컨설팅 과제 18개 비교에서도 모두 긍정적 보상 개선을 보였다.

• •완료 궤적만 보는 사후 큐레이터는 오류 보존·과잉일반화 위험이 있음을 지적
• •읽기전용 환경탐색 도구를 추가한 '환경탐색 큐레이션' 제안, 재훈련 불필요
• •CLBench 통과율 39%→73%, 질의수 8.8→4.7회, 비용 3.38달러→1.68달러로 개선
• •APEX 컨설팅 과제 18개 비교 모두 긍정적 보상 개선