우리는 에이전트 기반 시스템(agent-based systems)을 위한 프로덕션 준비 단계의 지식 수집 및 메모리 관리(memory management)에 초점을 맞춘 Knowledge-and-Memory-Management v0.0.2 버전을 출시합니다. 주요 특징은 모든 개인 경로(personal paths)를 휴대 가능한 $AGENT_HOME 변수로 완전히 교체하여, 환경 간의 설정 드리프트(configuration drift)를 제거한 것입니다.

실무자를 위한 변경 사항

이전 버전은 설정 파일이나 코드에서 절대 경로(absolute paths)를 요구했기 때문에, 로컬 개발(local dev), CI, 프로덕션 노드 간에 이동할 때 문제가 발생했습니다. 이제 모든 내부 경로는 $AGENT_HOME을 준수하며, 설정되지 않은 경우 기본값은 ~/.agent_home으로 설정되지만 단 한 곳에서 이를 재정의(override)할 수 있습니다. 이는 팀 전체에서 에이전트 설정을 있는 그대로 공유할 수 있음을 의미합니다.

다양한 소스로부터의 지식 수집 (Knowledge Collection)

웹, 비디오(스크립트 + 메타데이터), 그리고 긴 글(long-form articles)을 위한 핵심 수집기(collectors)가 이제 안정화되었습니다. 각 소스는 텍스트 콘텐츠, 소스 URL, 제목, 타임스탬프라는 일관된 스키마(schema)로 수집됩니다. 수집기들은 각각 HTML 제거(HTML stripping), YouTube 스크립트 검색, 그리고 PDF/유료 기사(paywall article) 파싱을 처리합니다.

예를 들어, 웹 페이지에서 수집하는 방법은 다음과 같습니다:

import os
from agent_knowledge import Collector

...

이 작업은 $AGENT_HOME/knowledge/web/ 아래에 메타데이터와 함께 로컬 벡터 스토어(vector store)를 생성합니다. 동일한 인터페이스가 비디오(collector.from_video(youtube_url=...)) 및 기사(collector.from_article(local_path=...))에도 적용됩니다.

메모리 관리 레이어 (Memory Management Layer)

메모리는 이제 세 가지 계층으로 구조화됩니다:

• 에피소드형 (Episodic) (최근 상호작용, 자동 만료)
• 의미론적 (Semantic) (임베딩(embeddings)이 포함된 수집된 지식)
• 절차적 (Procedural) (재사용 가능한 프롬프트(prompts) 및 워크플로(workflows))

각 계층은 $AGENT_HOME을 준수합니다. v0.0.2에서 메모리 관리자(memory manager)는 수집된 모든 소스에 대해 코사인 유사도(cosine similarity)를 사용한 의미론적 검색(semantic search)을 지원합니다. 저장소 백엔드(storage backends)를 노출하지 않고도 컨텍스트 검색(context retrieval)을 위해 쿼리할 수 있습니다.

실무에서의 휴대성 (Portability in Practice)

모든 파일 I/O (지식 저장소 (knowledge stores), 인덱스 캐시 (index caches), 설정 (configs))는 이제 하드코딩된 경로 대신 Path(agent_home) / ...를 사용합니다. 이는 런타임에 홈 디렉토리가 마운트될 수 있는 Docker 컨테이너나, 네트워크 드라이브를 공유하는 멀티 인스턴스 에이전트 (multi-instance agents)에게 매우 중요합니다.

다음 단계 (What's Next)

이번 릴리스는 의도적으로 최소한의 기능만을 담고 있습니다. 아직 과하게 설계된 (over-engineered) RAG 파이프라인은 포함되지 않았습니다. v0.1.0에서는 시간 인지적 메모리 감쇠 (time-aware memory decay) 및 교차 소스 중복 제거 (cross-source deduplication) 기능이 추가될 예정입니다. 현재로서는, 휴대 가능하고 운영 환경에 적합한 (production-happy) 형식으로 지식 주입 (knowledge ingestion) 및 검색 (retrieval)을 실험할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다.

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