에이전트 메모리 개요

개요

에이전트 메모리는 에이전트가 대화 전반에 걸쳐 사용자별 정보를 감지, 저장 및 회상할 수 있게 합니다. 활성화되면 에이전트는 메시지를 유용한 컨텍스트로 분석하고, 메모리 레코드로 저장하며, 승인된 메모리를 향후 상호작용에 주입하여 각 사용자에게 개인화된 경험을 제공합니다.

에이전트 메모리는 다음을 기억하는 데 유용합니다:

• 사용자 선호도 — 선호하는 톤, 응답 형식 또는 워크플로우 스타일.
• 안정적 사용자 사실 — 역할, 팀, 회사 또는 반복되는 요구 사항.
• 중요한 컨텍스트 — 향후 상호작용을 개인화하는 데 도움이 되는 정보.

에이전트 메모리 작동 방식

1. 에이전트에 메모리가 활성화됨

   메모리 설정 패널에서 메모리 활성화를 켭니다.

2. 에이전트가 대화를 분석함

   사용자 메시지는 기억할 만한 선호도, 사실 또는 컨텍스트를 위해 백그라운드에서 자동으로 분석됩니다. 에이전트는 기존 메모리와 중복 검사를 수행하고 0.0에서 1.0 사이의 신뢰도 점수를 할당합니다.

3. 후보가 대기 상태로 저장됨

   감지된 메모리 후보는 대기 상태로 저장됩니다. 대기 메모리는 검토되지 않으면 7일 후 만료됩니다.

4. 메모리가 승인 또는 거부됨

   관리자가 대기 메모리를 검토하고 메모리 관리 패널 또는 REST API를 통해 승인하거나 거부합니다.

5. 승인된 메모리가 향후 대화에 주입됨

   동일한 사용자가 에이전트와 다시 상호작용하면 승인된 메모리가 검색되고 유형별로 형식화되어 에이전트의 컨텍스트에 자동으로 추가됩니다.

메모리 유형

에이전트는 세 가지 유형의 메모리를 캡처하고 저장할 수 있습니다:

유형	설명	예시
Preference	톤, 형식 또는 워크플로우 스타일과 같은 사용자 선호도	"사용자는 글머리 기호 요약을 선호함", "사용자는 간결한 기술적 답변을 선호함"
Fact	역할, 팀 또는 회사와 같은 사용자의 안정적 사실	"사용자는 StartupCorp의 CTO임", "사용자는 Python 및 머신 러닝을 전문으로 함"
Context	향후 상호작용을 개인화하는 데 도움이 되는 상황별 컨텍스트	"사용자에게 다음 달 제품 출시 마감일이 있음", "사용자의 팀은 Agile 방법론을 사용함"

메모리 상태

상태	설명
대기	메모리가 감지되었고 검토를 기다리고 있습니다.
승인	메모리가 승인되었고 에이전트 응답에서 적극적으로 사용됩니다.
거부	메모리가 거부되었으며 사용되지 않습니다.

메모리 生命周期

생성

1. 사용자가 메시지를 보냅니다.
2. 에이전트가 백그라운드에서 메시지를 분석합니다.
3. AI가 기억할 만한 정보를 감지하고 중복 검사를 수행합니다.
4. 메모리가 대기 상태와 신뢰도 점수로 생성됩니다.
5. 7일 만료 타이머가 시작됩니다.

승인

1. 관리자가 대기 메모리를 검토합니다.
2. 메모리가 승인되거나 거부됩니다.
3. 승인되면 메모리가 활성화되어 향후 대화에 주입됩니다.
4. 거부되면 메모리가 보관됩니다.

사용

1. 사용자가 대화를 시작합니다.
2. 시스템이 해당 사용자의 승인된 메모리를 로드합니다.
3. 메모리가 유형별로 형식화되어 에이전트의 시스템 프롬프트에 추가됩니다.
4. 에이전트는 메모리를 사용하여 응답을 개인화합니다.

만료

• 대기 메모리는 승인되지 않으면 7일 후 만료됩니다.
• 승인된 메모리는 수동으로 삭제하지 않는 한 만료되지 않습니다.
• 만료된 대기 메모리는 자동으로 거부됩니다.

예시

예시 1: 선호 메모리

사용자 메시지:

"코드 예시는 의사코드보다 Python으로 받는 것을 선호합니다."

감지된 메모리:

필드	값
유형	preference
내용	"사용자는 의사코드보다 Python 코드 예시를 선호함."
신뢰도	0.90

향후 영향: 에이전트는 사용자가 코드를 요청할 때 기본적으로 Python 코드 예시를 사용합니다.

예시 2: 사실 메모리

사용자 메시지:

"저는 StartupCorp의 CTO이고 SaaS 플랫폼을 구축하고 있습니다."

감지된 메모리:

필드	값
유형	fact
내용	"사용자는 SaaS 플랫폼을 구축 중인 StartupCorp의 CTO임."
신뢰도	0.95

향후 영향: 에이전트는 향후 모든 대화에서 사용자의 역할과 회사 컨텍스트를 이해합니다.

예시 3: 컨텍스트 메모리

사용자 메시지:

"다음 달에 제품을 출시할 예정이라 빠르게 모든 것을 준비해야 합니다."

감지된 메모리:

필드	값
유형	context
내용	"사용자에게 다음 달 빠른 전환이 필요한 제품 출시 마감일이 있음."
신뢰도	0.85

향후 영향: 에이전트는 응답에서 속도와 긴급성을 우선시합니다.