r/langchain•4개월 전•7•18
AI 에이전트에게 적절한 메모리 컨텍스트를 제공하세요.
Give your ai agent the right memory context.
핵심 요약
AI 에이전트의 기억력 문제를 해결하기 위해 7가지 계층으로 구성된 오픈소스 메모리 프레임워크 '7layermem'을 소개합니다.
- 메모리 계층화 — 대화, 지식, 엔티티 등 7개 레이어로 정보를 구조화함
- 기술 스택 — 에피소드 데이터는 SQLite, 의미론적 데이터는 ChromaDB를 활용함
- 구조적 접근 — 모든 데이터를 벡터 저장소에 넣는 대신 유형별로 분류함
- 향후 과제 — 컨텍스트 윈도우 관리를 위한 자동 메모리 정제 및 랭킹 고도화
AI 에이전트를 위한 오픈소스 7계층 메모리 시스템을 만들었습니다.
장기 실행 AI 에이전트를 실험하면서 같은 문제를 반복적으로 겪었습니다. 에이전트가 시간이 지남에 따라 기억하는 능력이 놀라울 정도로 떨어진다는 점입니다.
대부분의 설정은 대화 기록과 벡터 검색의 조합으로 끝나지만, 저는 좀 더 구조화된 무언가를 원했습니다.
그래서 메모리를 여러 계층으로 구성하는 오픈소스 메모리 프레임워크인 7layermem을 만들었습니다:
- 대화 메모리
- 지식 메모리
- 엔티티 메모리
- 워크플로우 메모리
- 요약 메모리
- 툴박스 메모리
- 도구 로그
모든 것을 하나의 벡터 저장소에 던져 넣는 대신, 에이전트가 다양한 메모리 유형에서 정보를 저장하고 검색할 수 있도록 하는 아이디어입니다.
간단한 예시:
memory.remember("Alice is a developer")
memory.remember("Python is a programming language")
results = memory.recall("Who is Alice?")
내부적으로는 에피소드 데이터를 위해 SQLite를 사용하고, 의미론적/절차적 메모리를 위해 ChromaDB(선택적으로 Neo4j)를 사용합니다.
아직 고민 중인 한 가지는 에이전트가 자동으로 메모리를 소비하는 가장 좋은 방법입니다. 현재 검색은 작동하지만, 여러 메모리 계층에서 에이전트 컨텍스트를 구축하기 위한 더 높은 수준의 API를 탐색 중입니다.
