AI 에이전트에 메모리 구축하는 방법

AI 에이전트가 사용자의 피드백이나 과거 행동을 통해 학습하고 발전하려면 Memory(메모리) 구현이 필수적이다. 메모리는 에이전트가 실행 간에 검색하여 행동을 가이드할 수 있는 지속적인 컨텍스트를 의미한다.

메모리는 크게 두 가지 범위로 나뉜다:

• Short-term Memory (단기 메모리): 현재 수행 중인 작업의 컨텍스트(최근 메시지, 도구 결과, 중간 추론 결과 등)를 의미한다.
• Long-term Memory (장기 메모리): 실행이 종료되어도 유지되는 정보(사실, 선호도, 예시, 워크플로우 등)를 의미한다.

장기 메모리는 인지 과학의 분류를 따라 세 가지로 세분화할 수 있다:

• Semantic Memory (의미론적 메모리): 에이전트가 알고 있는 사실, 선호도, 일반 지식.
• Episodic Memory (일화적 메모리): 에이전트가 경험한 과거의 상호작용, 행동 및 결과.
• Procedural Memory (절차적 메모리): 에이전트가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 지침, 워크플로우, 도구 사용 규칙.

특히 에이전트의 행동 오류를 수정하는 데 있어 Procedural Memory는 매우 중요하다. 도구 호출 순서가 틀리거나 특정 톤을 무시하는 등의 문제는 규칙을 명확히 하거나 단계를 수정하는 절차적 메모리 업데이트를 통해 해결할 수 있다.