What is Memary ?
memary는 AI 에이전트에 지속적이고 인간과 유사한 기억 구조를 갖추도록 설계된 견고한 Python 라이브러리로, 시간이 지남에 따라 추론하고 맥락을 유지하는 능력을 근본적으로 향상시킵니다. 이 라이브러리는 정교한 지식 관리 및 기억 분석 모듈을 통합하여 LLM의 짧은 컨텍스트 윈도우라는 핵심적인 한계를 해결합니다. 고급스럽고 개인화되며 진정으로 컨텍스트를 이해하는 AI 에이전트를 구축하는 개발자와 엔지니어를 위해 설계된 memary는 학습하고 진화하는 지능형 시스템을 구축하는 데 필수적인 토대를 제공합니다.
주요 기능
memary는 기존 에이전트 아키텍처(Ollama 또는 OpenAI를 통한 모델 지원)와 원활하게 통합되어 심층적이고 분석적인 기억 기능을 제공합니다.
🧠 통합 지식 그래프(KG) 관리
memary는 지식을 저장하기 위해 FalkorDB와 같은 전용 그래프 데이터베이스를 활용하여 에이전트가 단순한 순차적 기억을 넘어설 수 있도록 합니다. 쿼리에서 핵심 엔티티를 파악하고, 지역화된 서브그래프를 구축하며, 그 컨텍스트를 활용하여 정확한 응답을 생성하는 재귀적 검색 방식을 사용합니다. 이 기술은 전체 지식 그래프를 검색하는 것에 비해 지연 시간을 획기적으로 줄여줍니다.
📈 이중 기억 모듈: 스트림 및 저장소
이 시스템은 인간의 인지 기능을 모방하여 기억을 두 가지 상호 보완적인 구성 요소로 나눕니다.
Memory Stream: 모든 엔티티와 해당 타임스탬프를 캡처하여, 노출 및 상호작용의 광범위한 타임라인을 제공합니다. 이를 통해 Timeline Analysis는 사용자 관심사의 변화를 추적할 수 있습니다.
Entity Knowledge Store: 엔티티 참조의 빈도와 최신성을 추적합니다. 이러한 요소를 기반으로 엔티티 순위를 매김으로써, 저장소는 특정 개념에 대한 사용자의 지식 깊이와 친숙도를 반영하여, 고도로 맞춤화된 응답을 가능하게 합니다.
⚙️ 자동 기억 생성 및 시스템 개선
초기화되면 memary는 상호작용하면서 에이전트의 기억 구조를 자동으로 업데이트하며, 개발자의 추가 개입 없이 모든 관련 기억을 포착합니다. 이 끊임없이 진화하는 피드백 루프는 시간이 지남에 따라 인간의 기억이 학습하는 방식을 모방하여, 에이전트의 지속적인 개선을 위한 명확한 경로를 제시합니다.
🧩 유연한 모델 및 도구 지원
개발자는 기본 모델에 대한 완전한 제어권을 가집니다. memary는 Ollama를 통해 실행되는 로컬 모델(Llama 3, LLaVA 권장) 또는 원격 서비스(GPT-3.5-turbo, GPT-4-vision-preview)를 지원합니다. 또한, 에이전트의 기능적 역량을 확장하기 위해 사용자 지정 외부 도구(예: 검색, 시각, 주식)를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있습니다.
👥 다중 에이전트 및 다중 그래프 컨텍스트 전환
FalkorDB와 같은 그래프 데이터베이스를 활용할 때, memary는 고유한 지식 그래프 ID에 각각 해당하는 여러 개의 개별 에이전트 생성 및 관리를 가능하게 합니다. 이 기능은 개인화된 컨텍스트를 관리해야 하는 개발자에게 중요하며, 기억 누수 없이 다양한 사용자 페르소나 또는 프로젝트 간에 원활한 전환을 허용합니다.
사용 사례
memary는 컨텍스트의 깊이, 개인화, 장기 기억이 사용자 경험에 매우 중요한 시나리오를 위해 설계되었습니다.
개인화된 연구 보조원 개발: 수집된 사실뿐만 아니라 사용자의 특정 연구 방법론, 선호하는 출처 및 이전 결론까지 기억하는 에이전트를 구축합니다. Entity Knowledge Store는 에이전트가 최근 또는 자주 참조된 주제를 우선순위로 두도록 보장하여, 진행 중인 프로젝트에 매우 관련성 높은 컨텍스트를 제공합니다.
개별 사용자 페르소나 확장 및 관리: 여러 명의 개별 사용자를 지원하는 플랫폼의 경우, Multi-Graph 기능을 활용하여 각 사용자 ID에 고유한 기억 구조를 할당합니다. 이는 사용자 A의 개인 선호도, 채팅 기록 및 지식 기반이 사용자 B와 완전히 분리되도록 보장하여, 대규모 환경에서 진정한 개인화를 가능하게 합니다.
대화의 명확성 및 효율성 향상: memary의 기억 압축 기술을 적용하여 LLM 컨텍스트 윈도우를 효과적으로 관리합니다. 과거 대화를 요약하고 에이전트 응답과 함께 가장 관련성 높은 엔티티만을 주입함으로써, 에이전트가 과도한 토큰 사용이나 집중력 손실 없이 장기적인 컨텍스트를 유지하도록 보장합니다.
memary를 선택해야 하는 이유?
memary는 표준 벡터 데이터베이스 검색 시스템과 차별화되는 고유한 아키텍처적 이점을 제공하며, 개발자에게 진정한 정보 이득을 가져다줍니다.
다중 홉 추론을 통한 검색 가속화: 복잡한 쿼리가 여러 핵심 엔티티를 포함할 때, memary는 여러 관련 서브그래프를 연결하기 위해 다중 홉 추론을 사용합니다. 이 지능적인 탐색은 에이전트가 복잡하고 상호 연결된 질문에 빠르고 정확하게 답할 수 있도록 보장하며, 이는 표준 단일 패스 검색이 종종 따라하기 어려운 역량입니다.
심층적인 컨텍스트 통찰력: 단순한 채팅 기록 저장과는 달리, memary의 기억 모듈은 사용자의 지식과 선호도를 추론하기 위해 분석 기능(타임라인, 빈도, 최신성 분석)을 수행합니다. 이를 통해 에이전트는 사용자의 전문성 수준과 현재 관심사에 더 정확하게 응답을 맞춤화할 수 있습니다.
통합을 위한 설계: memary는 최소한의 구현 노력 원칙 위에 구축되었습니다. 기존 에이전트 프레임워크에 통합되며, 현재는 시연을 위한 간단한 ReAct 에이전트 구현을 제공하지만, 미래 설계는 모든 제공업체의 모든 유형의 에이전트를 지원하는 데 중점을 둡니다.
결론
구조화되고 분석적이며 지속적인 기억 프레임워크를 제공함으로써, memary는 개발자들이 상태 비저장 AI 에이전트의 한계를 뛰어넘을 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 애플리케이션이 심층적인 컨텍스트를 유지하고, 상호작용에서 학습하며, 개인화되고 통찰력 있는 경험을 제공할 수 있도록 보장합니다.
오늘 memary가 어떻게 귀하의 AI 에이전트를 진정으로 지능적이고 신뢰할 수 있는 파트너로 변화시킬 수 있는지 살펴보십시오.
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Memary was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-20.
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