TrustMem은 LLM 에이전트의 장기 기억 갱신 과정에서 발생하는 정보 누락, 기존 기억 손상, 환각 콘텐츠 주입 문제를 줄이는 신뢰성 있는 기억 통합 프레임워크다. Memory Transition Verifier가 기억 갱신 전이를 포괄성(coverage), 보존성(preservation), 충실성(faithfulness) 기준으로 평가하고, 같은 기억 상태에서 후보 갱신들 간 선호 쌍을 구성해 선호 기반 강화학습으로 갱신 행동을 직접 최적화한다. MemoryAgentBench, HaluMem, Mem-alpha 검증셋에서 최고 성능을 기록했으며, HaluMem 기억 추출 F1을 12.14점 높이고 누락·손상·환각을 최강 베이스라인 대비 각각 40.1%, 79.1%, 50.0% 줄였다. 저장된 오류가 영구적 시스템 장애로 굳는 장기 기억 에이전트의 핵심 신뢰성 문제를 다룬 점이 의미 있다.

• •기억 갱신 오류(누락·손상·환각)가 영구적 시스템 상태 장애로 굳는 문제를 직접 겵냥
• •Memory Transition Verifier가 포괄성·보존성·충실성 3축으로 기억 전이를 평가
• •후보 갱신 간 선호 쌍을 구성해 선호 기반 강화학습으로 갱신 행동 최적화
• •MemoryAgentBench·HaluMem·Mem-alpha에서 SOTA, HaluMem 추출 F1 +12.14점
• •누락 40.1%, 손상 79.1%, 환각 50.0% 감소(각 오류 유형별 최강 베이스라인 대비)