Mem0, Zep이랑 다른 메모리 시스템들 좀 써봤는데, 다들 검색(retrieval)만 해결하려고 하네. 메모리 유지보수(maintenance)는 누가 해결하고 있음?

이게 바로 내가 많은 메모리 툴에 회의감을 느끼게 된 이유임. 대부분 검색에만 집중하는데, 사실 그게 내가 겪는 문제가 아님.

더 어려운 질문들은 이런 거임:

• 시간이 지나면서 메모리가 어떻게 변하는가?
• 정보가 구식이 되면 어떻게 되는가?
• 모순을 어떻게 해결하는가?
• 언제 메모리를 보존하는 대신 교체해야 하는가?

장기 실행 에이전트한테는 이런 이슈들이...

난 꽤 간단한 수학적 해결책으로 이런 문제들을 많이 해결했음. 그냥 선형 회귀 시간 감쇠 필터를 만들어서 오래된 기억보다 최근 기억에 우선순위를 두는 거임. 설정하는 데 30분 정도 걸리고 꽤 높은 정확도로 문제들을 해결함.

원한다면 동시성 계층을 추가해서 합의 프로토콜을 개발할 수도 있는데, 그건 기술적으로 훨씬 복잡하고 내 경험상 결과가 눈에 띄게 좋아지지도 않음. AI가 AI를 평가하는...

인간의 기억도 이런 식으로 작동하는 것 같음. 내가 들어본 것 중 가장 우아하고 구현하기 쉬운 해결책임, 댓글 고마워!

댓글들 보면 알겠지만, 다들 요구사항이 달라서 그 요구사항에 맞춰 메모리 수집+유지보수 계층을 대충 짜서(vibe code) 쓰는 중임.

이게 내 설정임. 난 작업 메모리에서 검색을 일부러 피했음. 필요 없거든. 오래된 메모리에는 벡터 DB를 씀. 새 정보가 낡은 정보보다 나쁘든 뭐든 상관없음. 에이전트랑 나한테 필요한 건 과거의 결정 컨텍스트랑 그 이유뿐임.

난 그냥 단순하게 함. 'x에 대한 컨텍스트 가져와'라고 하면 DB를 검색함. 오래된 계획이 내가 기억해야 할 걸 제공해줌. 복잡한 시스템 필요 없음. 그냥 단순 검색이면 됨.

난 단순함을 택했고 잘 작동함. 내 에이전트들은 까먹지 않고 현재 이벤트에 집중함.