#NeurIPS 2026
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![[특집] 한 번 최적화, 매번 빠르게 — 멀티에이전트 AI의 '가장 긴 줄'을 깎는 LAWA 논문 완전 해설](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Flw-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 한 번 최적화, 매번 빠르게 — 멀티에이전트 AI의 '가장 긴 줄'을 깎는 LAWA 논문 완전 해설
에이전트 여러 명이 줄지어 일하는 AI 시스템은 똑똑하지만 느리다. 고객센터·장애 대응처럼 같은 종류의 질문이 하루 수만 번 되풀이되는 곳에서는 질의마다 몇 초씩 늘어난 지연이 그대로 쌓인다. 다트머스 연구진의 NeurIPS 2026 논문 「한 번 최적화, 매번 빠르게(LAWA)」는 멀티에이전트 워크플로를 방향 그래프로 보고, 전체 소요 시간을 결정하는 '가장 긴 줄(임계 경로)'을 병렬 재배선과 노드 제거라는 두 가지 안전한 편집으로 깎는다. 정확도는 실행 없이 점수를 예측하는 그래프 신경망이 지킨다. 이 글은 1957년 듀폰의 임계 경로법과 그레이엄의 스케줄링 역설에서 출발해 GPTSwarm·AFlow·DyLAN으로 이어진 에이전트 구조 학습의 계보, 논문의 세 정리와 알고리즘, 7개 벤치마크 결과와 그 한계, 그리고 2026년 AI 상담·장애 대응 현장에서 이 생각이 갖는 의미를 인터랙티브 6개와 일러스트 14장으로 풀어 본다.
![[특집] 기억에도 종류가 있다 — MemoType이 바꾼 질문: 'AI는 무엇을 기억하나'에서 '어떤 기억을, 어떻게 찾나'로](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fmt-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 기억에도 종류가 있다 — MemoType이 바꾼 질문: 'AI는 무엇을 기억하나'에서 '어떤 기억을, 어떻게 찾나'로
"지난달 조지랑 태산 다녀왔어"라고 말해 둔 AI에게 4주 뒤 "조지는 어디 갔었지?"라고 물으면 왜 엉뚱한 답이 돌아올까. 2026년 10월 8일 arXiv에 올라온 NeurIPS 2026 채택 논문 「Memory Type Varies」는 원인을 '모든 기억을 같은 방식으로 찾기 때문'이라고 진단한다. 1972년 심리학자 엔델 털빙이 나눈 일화 기억과 의미 기억을 대화 AI에 맞게 세 갈래(에피소드·개인 의미·일반 의미)로 다시 나누고, 6,000개 대화에 라벨을 단 TriMEM 데이터셋으로 1.7B 라우터를 학습시켜, 기억의 종류마다 다른 검색법을 쓰는 MemoType을 만들었다. 단일 검색 전략에는 넘을 수 없는 천장이 있다는 정리, 기억 구축 비용을 최대 248분의 1로 줄인 비용표까지 — 논문의 그림과 표를 하나씩 읽고, 털빙에서 ChatGPT·Claude·Gemini의 2026년 메모리까지 이어지는 계보와 함께 인터랙티브 다섯 개로 풀어 본다.