#MemGPT
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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.
같은 모델인데 성적이 10배 차이 — 코딩 에이전트 하니스 해부 (Zoom·UMass 176개 실험 완전 정리)
Nemotron-3 550B가 32k 창에서 SWE-Bench Verified 6.4%를 받았다. 모델을 한 글자도 바꾸지 않고 하니스의 맥락 관리만 켜자 58.4%가 됐다. 같은 bash 단독 인터페이스가 550B에게는 +3.6pp에 비용 절반, Mistral에게는 −24pp였다. 2026년 9월 17일 공개된 Zoom·UMass·Emory 연구진의 논문은 코딩 하니스를 계획·행동 공간·맥락 관리 세 부품으로 분해해 4개 모델 × 2개 벤치마크 × 176개 설정에서 부품 하나씩의 효과를 쟀다. 결론은 ‘좋은 하니스’가 아니라 ‘모델·예산·과제에 따라 갈리는 하니스’다. ReAct에서 하니스 엔지니어링까지의 역사, 논문의 네 가지 발견, 그것이 Claude Code·Codex의 오늘과 어떻게 맞물리는지를 인터랙티브 위젯 6종과 삽화로 풀었다.
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.
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.