#에이전트 메모리
12개의 포스트
기억에 유효기간을 적다 — Graphiti 시간 그래프, 개념부터 코드까지
AI 비서가 '서울 사세요?'라고 묻는다면, 그건 기억을 못 해서가 아니라 기억은 하는데 언제의 기억인지를 몰라서입니다. Graphiti는 사실마다 '참이었던 기간'과 '알게 된 때'라는 두 개의 시계를 달아, 옛 사실을 지우지 않고 닫습니다. 1986년 데이터베이스 연구자들이 만든 이중 시간 모델이 어떻게 2026년 에이전트 메모리의 핵심이 됐는지, 네 개의 타임스탬프가 무엇을 뜻하는지, 옛 사실이 닫히는 규칙이 실제 코드에서 어떻게 생겼는지를 처음부터 따라갑니다. 다섯 개의 인터랙티브와 그림으로 시간 그래프를 직접 만져 봅니다.
Hindsight 완전 해부 — 에이전트에게 '본 것'과 '믿는 것'을 따로 기억하게 했더니 생긴 일
11개월 만에 GitHub 별 4만 7천 개. 오픈소스 에이전트 메모리 Hindsight는 기억을 하나의 벡터 창고가 아니라 네 개의 서랍 — 세계·경험·의견·관찰 — 으로 나누고, 저장(retain)·회상(recall)·성찰(reflect) 세 동작으로 다룬다. 같은 20B 모델의 LongMemEval 점수가 39.0%에서 83.6%로 뛰었다. 왜 '증거와 믿음의 분리'가 중요한지, 네 갈래 검색과 역순위 융합·확산 활성화가 어떻게 돌아가는지, 성격 다이얼과 의견 강화 공식은 무엇인지, 그리고 2026년의 제품은 논문과 어떻게 달라졌는지 — 심리학의 140년 계보부터 벤치마크의 함정, 경쟁 설계와의 비교까지 인터랙티브 위젯 7개로 완전 해부한다.
기억은 미리 만들지 말고, 물어볼 때 지어라 — Just-In-Time 에이전트 메모리(JAM) 완전 해부
석 달 전 회의 요약에는 '가격 협의함'이라고만 적혀 있다. 그런데 오늘 필요한 건 '1,240만 원, VAT 별도'라는 한 줄이다. 대부분의 에이전트 메모리는 질문이 오기 전에 기록을 요약·추출해 두는 AOT(Ahead-of-Time) 방식이고, 그래서 '그때는 사소했던' 디테일을 먼저 버린다. BAAI·베이징대·홍콩이공대 연구진의 JAM은 발상을 뒤집는다. 원본은 폴더에 그대로 두고 README 색인만 미리 만든 뒤, 질문이 오면 작은 Researcher 에이전트가 open·search·browse로 찾아 들어가 그 질문만을 위한 맥락을 짓는다. 4B 모델로 14B 메모리 에이전트를 이기고, 4배 빨랐다. 토요타 공장과 JIT 컴파일러에서 시작해 Memory-Gym 데이터 합성, 힌트를 주는 강화학습, 결과표와 한계, 2026년의 다른 기억 설계와의 비교까지 인터랙티브 위젯 6종과 함께 해부한다.
![[특집] 기억의 교통정리 — MemAgent: '만능 메모리는 없다'는 발견과, 13개의 기억 중 하나를 고르는 4B 라우터](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fmga-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 기억의 교통정리 — MemAgent: '만능 메모리는 없다'는 발견과, 13개의 기억 중 하나를 고르는 4B 라우터
에이전트에게 기억을 달아 주는 방법은 이미 수십 가지다. 궤적 요약, 실패에서 뽑은 경고, 변수 자리를 비운 워크플로, 실행 가능한 파이썬 함수, 통찰의 그래프. 각자 자기 시험에서는 1등이라고 보고했다. 칭화대와 텐센트 연구진은 13개 방식을 같은 에이전트에 하나씩 붙여 세 개의 시험을 치르게 했고, 세 시험 모두에서 상위권에 드는 방식은 하나도 없다는 걸 확인했다. 그런데 '문제마다 맞는 기억을 골랐다면'의 점수는 89.6% — 최고의 단일 기억(71.0%)보다 18%p 이상 높았다. 그래서 그들은 더 나은 기억을 만드는 대신 기억을 고르는 4B 모델, MemAgent를 학습시켰다. 시작 전엔 13개 서랍을 살짝 열어 보고, 진행 중엔 메모를 보여 줄지 정하고, 끝나면 어느 서랍에 넣을지 고른다. 인지과학의 다중 기억 체계부터 SAT 솔버 포트폴리오의 '오라클', 2026년 ChatGPT·Claude·Mem0·Letta의 메모리 설계까지, 논문과 코드, 그림과 표를 바탕으로 인터랙티브 일곱 개와 함께 풀어본다.
![[특집] 기억에도 종류가 있다 — MemoType이 바꾼 질문: 'AI는 무엇을 기억하나'에서 '어떤 기억을, 어떻게 찾나'로](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fmt-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 기억에도 종류가 있다 — MemoType이 바꾼 질문: 'AI는 무엇을 기억하나'에서 '어떤 기억을, 어떻게 찾나'로
"지난달 조지랑 태산 다녀왔어"라고 말해 둔 AI에게 4주 뒤 "조지는 어디 갔었지?"라고 물으면 왜 엉뚱한 답이 돌아올까. 2026년 10월 8일 arXiv에 올라온 NeurIPS 2026 채택 논문 「Memory Type Varies」는 원인을 '모든 기억을 같은 방식으로 찾기 때문'이라고 진단한다. 1972년 심리학자 엔델 털빙이 나눈 일화 기억과 의미 기억을 대화 AI에 맞게 세 갈래(에피소드·개인 의미·일반 의미)로 다시 나누고, 6,000개 대화에 라벨을 단 TriMEM 데이터셋으로 1.7B 라우터를 학습시켜, 기억의 종류마다 다른 검색법을 쓰는 MemoType을 만들었다. 단일 검색 전략에는 넘을 수 없는 천장이 있다는 정리, 기억 구축 비용을 최대 248분의 1로 줄인 비용표까지 — 논문의 그림과 표를 하나씩 읽고, 털빙에서 ChatGPT·Claude·Gemini의 2026년 메모리까지 이어지는 계보와 함께 인터랙티브 다섯 개로 풀어 본다.
어제의 실수를 오늘 반복하지 않는 AI — ReMe, '기억하고 다듬는' 절차 기억의 모든 것
AI 에이전트는 똑똑하지만 매일 아침 기억이 지워지는 신입사원과 같다. 어제 주가를 지어내 주문을 망쳤어도 오늘 또 지어낸다. 경험을 쌓아 두면 해결될까? 알리바바 통이 연구소와 상하이교통대의 ReMe(Remember Me, Refine Me)는 '쌓기만 하는 기억은 결국 독이 된다'고 답한다. 성공·실패·비교의 세 렌즈로 경험을 한 줄짜리 요령으로 증류하고, '언제 쓰나'로 색인해 꺼내 고쳐 쓰고, 불려 나온 횟수 대비 쓸모가 없는 경험은 지운다. 그 결과 Qwen3-8B가 기억 없는 14B를 넘어섰다. 1962년 거울 속 별을 그리던 환자 H.M.부터 2026년 '기억을 파일로' 진화한 ReMe 0.4까지, 논문의 그림·표·코드와 인터랙티브 위젯 6개로 절차 기억을 완전히 풀어 본다.
![[특집] 맞는 기억, 틀린 맥락 — AI 에이전트의 장기 기억에 '증거능력'을 묻다: 검색 허용성(Retrieval Admissibility) 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fram-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 맞는 기억, 틀린 맥락 — AI 에이전트의 장기 기억에 '증거능력'을 묻다: 검색 허용성(Retrieval Admissibility) 완전 해부
AI 에이전트가 기억을 '못 찾는' 문제는 지난 몇 년간 많이 풀렸다. 2026년의 새 문제는 반대편에 있다. 너무 잘 찾는다. 질문과 딱 맞는 기억을 꺼냈는데 그게 다른 사람의 기억이거나, 이미 바뀐 옛 값이거나, 사용자가 잊어 달라고 한 내용이다. 2026년 10월 5일 아칸소 리틀록 대학 연구진이 arXiv에 올린 「The Right Memory in the Wrong Context」는 이 문제를 '관련성(relevance)'과 '허용성(admissibility)'의 분리로 정식화한다. 법정의 증명력과 증거능력처럼. 기억 한 건마다 범위·정책·수명 주기를 1/0/? 세 값으로 판정하고, 덜 가져와서 안전해 보이는 꼼수를 막기 위해 '같은 재현율'에서 경로를 비교하며, 기억 ID 하나를 저장→검색→노출→발설까지 추적한다. 3,767개 질의에서 네임스페이스를 먼저 걸면 필수 증거 재현율이 0.432에서 0.533으로 오르고 계산은 98.3% 줄었다. 본문만 읽는 LLM 검증기는 위반을 거의 잡지 못한 채 필수 증거를 지웠다. 논문의 그림과 표를 하나씩 풀고, RAG에서 MemGPT·ChatGPT 메모리·2026년 벤치마크까지의 역사, 클레이니 논리·맥락적 무결성·ABAC라는 오래된 뿌리, 벡터 DB의 사전·사후 필터 실무, 한국 개인정보 보호법과 AI 기본법까지 인터랙티브 여섯 개와 함께 읽는다.
에이전트 네이티브 메모리, 준비됐나? — 12개 AI 기억 시스템을 데이터베이스의 눈으로 해부한 2026년 보고서
ChatGPT도, Claude도, Copilot도 이제 '기억'을 판다. 그런데 어떤 기억이 좋은 기억인지 아무도 같은 자로 재 본 적이 없었다. 상하이교통대·칭화대·MemTensor 연구진이 12개 메모리 시스템을 11개 데이터셋에서 같은 조건으로 돌리고, 기억을 '표현·추출·검색·유지보수' 네 모듈로 뜯어 한 부품씩 바꿔 가며 측정했다. 결론은 불편하다. 만능 챔피언은 없고, 요약은 정보를 지우며, 정밀한 사실 추출은 추론을 무너뜨리고, 그래프는 정확하지만 100배 느리다. 역사·개념·실험·실무 가이드까지, 인터랙티브 위젯과 함께 완전 해부한다.
메모리 위의 두 그래프 DB — FalkorDB의 진화와 Memgraph의 근황, 그리고 언제 무엇을 쓸 것인가
4월에 RedisGraph의 종말과 FalkorDB의 부상을 다룬 뒤 반년, 두 인메모리 그래프 DB에 큰 변화가 있었습니다. FalkorDB는 9월 29일 엔진을 Rust로 다시 쓴 6.0을 내놨고(4.x에서 올라가는 경로는 아직 없음), 7월에는 Bolt 프로토콜을 뺐습니다. Memgraph는 3.8의 'Atomic GraphRAG'부터 3.13까지 기능을 쌓는 동안 자동 장애 조치·멀티테넌시·동적 알고리즘을 엔터프라이즈 전용으로 묶었습니다. 주변도 바뀌었습니다. PostgreSQL 19는 그래프 질의(SQL/PGQ)를 넣었다 뺐고, Kuzu는 멈췄으며, 에이전트 메모리 회사들은 범용 그래프 DB를 떠나 자기 엔진을 만들기 시작했습니다. 이 글은 2026년 10월 3일 기준으로 두 제품의 설계 차이(행렬 대 포인터), 10년 연표, 라이선스가 허락하는 쓰임새, 메모리 비용, 벤치마크를 읽는 법을 정리하고, 다섯 가지 질문으로 어느 쪽을 고를지 답합니다. 위젯 5개.
Zep 생태계 지도 — Graphiti, Konig, Context Lake는 각각 무슨 일을 하나
반년 전 Zep 논문을 해부할 때는 'Zep의 엔진은 Graphiti'라는 한 줄로 충분했습니다. 지금은 Konig, Context Lake, Memory MCP 서버, Graphiti MCP 서버처럼 이름이 늘어 누가 무슨 일을 하는지 헷갈립니다. 이 글은 도서관에 빗대어 문·접수대·사서·서고·대출 데스크·관리 규정 여섯 층으로 생태계를 정리하고, 문장 하나가 기억이 되기까지 어느 구성요소를 거치는지 위젯으로 따라갑니다. 열린 것과 닫힌 것, 요금과 크레딧 계산법, 직접 운영과 서비스 이용 중 무엇을 고를지도 함께 다룹니다.
사건은 문서가 아니라 궤적이다 — Microsoft RAFT와 '어느 단계에 와 있는가'로 검색하기
Apache Jira에서 사람이 직접 '이건 저것의 중복'이라고 링크한 30쌍을 펼쳐 보면, 그중 14쌍은 제목에 공통 단어가 하나도 없다. 「NPE가 납니다」와 「2.2와 3.0의 페이징 상태가 프로토콜 v4에서 호환되지 않는다」가 같은 문제다. 사건의 유사성은 첫 화면이 아니라 조사가 도달한 지점에 담긴다. EMNLP 2026 Industry Track에 채택된 Microsoft의 RAFT는 종결된 사례를 문서 한 장이 아니라 상태의 사슬로 색인하고, 그 사슬의 중간 지점을 검색 대상으로 삼는다. 이 특집은 실제 Jira 티켓 한 건을 상태로 쪼개 보고, 여섯 단계 파이프라인과 Algorithm 1을 직접 돌려 보고, 무관한 대화 한 턴이 기존 RAG를 49%p 무너뜨리는 실험을 따라가고, 이 발상을 장애 대응·영업·법무·에이전트 메모리로 옮기는 법까지 간다. 인터랙티브 위젯 6종과 공개 데이터 분석을 함께 싣는다.
AI는 어떻게 기억하는가: 에이전트 메모리와 '잊지 않는 기계'의 과학
ChatGPT는 어제 나눈 대화를 오늘 까먹는다. 똑똑하지만 매일 아침 기억이 리셋되는 '영원한 신입사원'. 이 한계를 넘으려는 분야가 '에이전트 메모리'다. 인지과학에서 빌려온 4가지 기억(작업·일화·의미·절차), MemGPT의 '기억 운영체제', Mem0가 풀컨텍스트 대비 토큰을 4분의 1로 줄인 비결 — 그리고 메모리 연구의 불편한 진실(벤치마크 포화·메트릭 착시·32초 지연)과 '기억의 보안'까지. 원문 설계도와 함께, AI가 기억하는 법의 과학을 정리한다.