Agent에게 장기 기억을 추가하려고 검색해 보니 Mem0, MemGPT, 지식 그래프 등 각자 좋은 방안이 너무 많아서 어디서부터 공부해야 할지 모르겠습니다.

Agent_Memory_Techniques는 30가지 메모리 기술을 30개의 바로 실행 가능한 notebook으로 정리했습니다. 대화 캐시부터 프로덕션 레벨 솔루션까지 다룹니다.

각 기술별로 별도의 디렉토리가 있으며, 벡터 데이터베이스(vector store), 지식 그래프(knowledge graph), 상황 기억(episodic memory), 의미 기억(semantic memory) 등 주요 경로를 모두 커버합니다.

GitHub: https://t.co/GTyQmkcpb6

Mem0, Letta, Zep, Graphiti 같은 인기 메모리 프레임워크들을 실습할 수 있으며, 장문 대화 기억 평가 벤치마크도 포함되어 있어 선택에 필요한 데이터가 있습니다.

README에는 의사 결정 트리(decision tree)가 그려져 있어 자신의 시나리오에 따라 순서대로 살펴보면 어떤 notebook부터 봐야 할지 알 수 있고, 30개를 모두 파고들 필요가 없습니다.

Agent의 메모리 레이어를 설계하는 개발자라면 이 저장소를 한 번 훑어보는 것만으로도 많은 시행착오 시간을 절약할 수 있습니다.