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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.
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.
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.