r/langchain•5개월 전•11•7
Memanto를 활용한 LangGraph 세션 간 메모리 문제 해결 (데모 포함)
I solved the LangGraph cross-session memory problem using Memanto (Demo inside)
핵심 요약
LangGraph 에이전트의 세션 간 기억력 문제를 Memanto를 활용한 장기 기억 데이터베이스 연동으로 해결함.
- LangGraph 메모리 한계 — 단일 세션 종료 후 에이전트가 이전 대화 내용을 잊어버리는 문제 발생함.
- Memanto 통합 — remember와 recall 함수를 Langchain 툴로 래핑하여 장기 기억 저장소로 활용함.
- 세션 간 기억 유지 — 세션이 초기화되어도 에이전트가 과거 대화 사실을 검색하여 문맥을 유지함.
- 데모 공유 — 터미널 녹화 영상을 통해 세션 간 기억 호출 과정을 시연함.
여러분 안녕하세요,
저는 LangGraph로 상태 유지형 에이전트를 만드는 것을 좋아하지만, 가장 큰 걸림돌 중 하나는 장기 기억입니다. 기본 그래프 State는 단일 실행 중에는 환상적이지만, 세션이 끝나면 에이전트는 모든 것을 잊어버립니다. 매번 새로운 채팅을 할 때마다 방대한 데이터베이스를 컨텍스트 윈도우에 쑤셔 넣을 수는 없죠.
저는 제 LangGraph 에이전트를 위한 의미론적 장기 기억 데이터베이스 역할을 하도록 Memanto를 사용하는 통합 기능을 만들었습니다.
Memanto의 remember와 recall 함수를 Langchain @tools로 래핑했습니다. 이제 제 에이전트는 세션 1에서 사용자에 대한 사실을 언제 저장할지 능동적으로 결정하고, 세션 2에서는 (LangGraph 상태가 완전히 초기화된 상태에서도) 의미론적 기억을 검색하여 컨텍스트를 불러옵니다.
세션 간 기억 호출이 작동하는 모습을 보여주는 30초짜리 터미널 녹화 영상입니다.
여러분은 그래프 아키텍처에서 지속적인 메모리를 어떻게 처리하고 있는지 궁금하네요!
