Autor je tijekom posljednjih mjeseci eksperimentirao s LLM agentima za istraživanje ranjivosti, primjećujući da se modeli iznenađujuće gube u praćenju informacija tijekom dugih analiza. Model je često ponavljao već isključen pristup, zaboravljajući da je neka pretpostavka bila netočna, što je dovelo do „halucinacija“. Za rješavanje tog problema autor je istražio sustave memorije koji pohranjuju i dohvaćaju prethodne razgovore, ali je primijetio da takvi sustavi ne osiguravaju ažuriranje trenutnog stanja znanja. Stoga je razvio koncept memorije koja odražava trenutno poznate činjenice, uz primjenu pravila programske analize, na primjer pravila o pozivima funkcija koje omogućuju zaključivanje o dostupnosti treće funkcije. Ovaj pristup bi trebao spriječiti model da se oslanja na zastarjele zaključke tijekom dugotrajnih istraživanja.