NirDiamant/Agent_Memory_Techniques

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01메모리 기법 하나씩을 다루는 별도의 Jupyter 노트북 30개를 제공합니다.
• 02단기 버퍼, 벡터 스토어, 지식 그래프, 일화 및 의미 메모리를 다룹니다.
• 03Mem0, Letta (MemGPT), Zep, Graphiti를 실습하는 노트북을 제공합니다.
• 04LoCoMo 및 LongMemEval 벤치마크를 따라 해 볼 수 있는 가이드를 포함합니다.
• 05각 노트북은 로컬 환경을 설정하지 않고도 Colab에서 열 수 있습니다.

활용 사례

• 에이전트를 만들기 전에 대화 메모리가 작동하는 방식을 학습합니다.
• 요약 버퍼, 벡터 스토어, 지식 그래프 등 메모리 접근 방식을 비교합니다.
• 특정 에이전트 프로젝트에 Mem0나 Zep 같은 프레임워크가 적합한지 평가합니다.
• 프로덕션 에이전트용 메모리 시스템을 설계할 수 있도록 팀을 준비합니다.

빠른 시작

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   폴더에서 첫 번째 노트북인 01 Conversation Buffer Memory를 엽니다

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   또는 Colab 배지를 사용해 같은 노트북을 Google Colab에서 바로 엽니다

토픽

자주 묻는 질문

Agent_Memory_Techniques은(는) 무엇인가요?

LLM 에이전트의 대화 버퍼부터 Mem0, Letta, Zep, Graphiti까지 메모리 기법 30가지를 다루는 실습형 Jupyter 노트북 저장소입니다. Agent Memory Techniques는 LLM 기반 에이전트가 여러 턴, 세션, 작업에 걸쳐 메모리를 유지하도록 하는 실습형 학습 자료입니다. 메모리가 없으면 에이전트는 매번 상호작용할 때마다 맥락을 다시 구성해야 하므로 개인화와 장기간에 걸친 일관성을 유지하기 어렵습니다. 이 저장소는 기법 30가지를 단기 컨텍스트 관리, 장기 저장, 인지 아키텍처, 검색 및 멀티 에이전트 패턴, 프레임워크, 프로덕션 패턴을 고려한 평가의 여섯 가지 범주로 나눕니다.

Agent_Memory_Techniques은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

Agent_Memory_Techniques은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

Agent_Memory_Techniques은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. Agent_Memory_Techniques의 마지막 커밋은 2026년 10월 17일입니다.

Agent_Memory_Techniques은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

에이전트를 만들기 전에 대화 메모리가 작동하는 방식을 학습합니다. 요약 버퍼, 벡터 스토어, 지식 그래프 등 메모리 접근 방식을 비교합니다. 특정 에이전트 프로젝트에 Mem0나 Zep 같은 프레임워크가 적합한지 평가합니다. 프로덕션 에이전트용 메모리 시스템을 설계할 수 있도록 팀을 준비합니다.

Agent_Memory_Techniques는 어떻게 설치하나요?

폴더에서 첫 번째 노트북인 01 Conversation Buffer Memory를 엽니다 또는 Colab 배지를 사용해 같은 노트북을 Google Colab에서 바로 엽니다

Agent_Memory_Techniques은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques