ReasoningBank: 경험으로부터 학습하는 에이전트 구조

Google Research는 성공과 실패 경험 모두에서 지식을 추출해 축적하는 에이전트용 메모리 프레임워크 「ReasoningBank」를 제안했다. Gemini-2.5-Flash로 평가한 결과, 스케일링을 적용하지 않은 ReasoningBank는 메모리를 쓰지 않는 에이전트보다 WebArena에서 성공률이 8.3%, SWE-Bench-Verified에서 4.6% 높았다. 또한 SWE-Bench-Verified에서는 태스크당 실행 단계가 약 3단계 줄었다.