야스민 오므리

야스민 오므리는 스탠퍼드 대학교 소속 연구자로, 긴 시간축(long-horizon) 작업을 수행하는 LLM 에이전트의 시스템 동작을 연구합니다. 에이전트가 세션을 가로질러 자기 기억을 저장·검색·갱신할 때 발생하는 연산·에너지·지연 비용에 초점을 둡니다.

Agent Memory - Characterization and System Implications of Stateful Long-Horizon Workloads 논문의 공동 1저자(equal contribution)이자 교신저자입니다. 이 논문은 에이전트 메모리를 정확도 벤치마크가 아니라 시스템 워크로드로 처음 특성화하고, 메모리 시스템을 네 축으로 분류하는 taxonomy와 단계별 비용 프로파일링 도구를 제시했습니다.

같은 논문에 공동 1저자 Ziyu Gan, 시니어 저자 티에리 탐베를 비롯해 알렉스 펜틀런드, 차치 바이스만, 마리안 페르헐스트가 함께 참여했습니다.