#Graphiti
4개의 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.
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.
Zep 논문 해부: AI 에이전트에게 '시간을 아는 기억'을 선물하다
AI 에이전트가 어제 대화를 기억하지 못한다면? Zep은 시간 인식 지식 그래프(Temporal Knowledge Graph)로 이 문제를 해결한다. 3계층 그래프 구조, 이중 시간축 모델, 동적 엣지 무효화 — MemGPT를 넘어 LongMemEval에서 최대 18.5%(상대) 정확도 향상과 90% 레이턴시 감소를 달성한 Zep의 핵심을 완전 해부한다.