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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.
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.
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.