MemoryLake
엔지니어링 및 개발자다중 에이전트 시스템을 위한 기억 백엔드

다중 에이전트 시스템에 신뢰할 수 있는 공유 기억 백엔드를 제공하세요

다중 에이전트 시스템은 각 에이전트가 자신의 개인 상태를 유지할 때 붕괴됩니다. 계획이 중복되고, 사실이 충돌하며, 인계가 맥락을 잃습니다. MemoryLake는 충돌 해결 및 감사 추적 기능이 있는 공유 구조화 기억 백엔드를 다중 에이전트 시스템에 제공하여 에이전트 팀이 하나의 일관된 팀처럼 행동하도록 합니다.

Day 1“다중 에이전트 시스템은 각 에이전트가 자신의 개인 상태를”“유지할 때 붕괴됩니다.”✓ Got it, I will remember.Day 7 — new session“Same task again — can you keep the context?”× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded팀당 하나의 기억 네임스페이스에이전트별 접근 범위자동 충돌 감지SESSION OUTPUT✓ Same prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

다중 에이전트 시스템에 신뢰할 수 있는 공유 기억 백엔드를 제공하세요

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문제: 각 에이전트는 자신의 기억를 가지고 있으며 동의하지 않습니다

계획자 에이전트는 사용자의 예산을 학습했습니다. 연구자 에이전트는 오래된 숫자를 가지고 있습니다. 작가 에이전트는 둘 다 본 적이 없습니다. 인계는 재브리핑이 됩니다. 다중 에이전트 시스템은 종종 공유 기억 백엔드 없이 "협업"에서 "혼란의 누적"으로 퇴보합니다.

MemoryLake가 다중 에이전트 기억를 해결하는 방법

팀당 하나의 기억 네임스페이스

팀당 하나의 기억 네임스페이스

모든 에이전트는 동일한 구조화된 기억에서 읽고 씁니다. 더 이상 평행 현실이 없습니다.

MEMORY에이전트별 접근 범위

에이전트별 접근 범위

각 에이전트가 읽거나 수정할 수 있는 기억 유형에 대한 세밀한 제어. 계획자는 모든 것을 보고; 작가는 "출력 준비 완료"로 표시된 사실만 봅니다.

MEMORY자동 충돌 감지

자동 충돌 감지

두 에이전트가 모순된 사실을 기록할 때, MemoryLake는 충돌을 표면화하고 귀하의 해결 규칙을 적용합니다.

인계 출처

인계 출처

모든 기억 항목은 어떤 에이전트가, 언제, 왜 작성했는지를 추적합니다. 에이전트 간 실패를 디버깅하는 것은 더 이상 고고학이 아닙니다.

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다중 에이전트 시스템에서 작동하는 방법

  1. 연결 — 팀의 각 에이전트는 자신의 역할 범위 키로 인증합니다.
  2. 구조화 — 에이전트가 작업하는 동안 모든 사실, 사건 및 반영은 작성자 메타데이터와 함께 공유 기억에 기록됩니다.
  3. 재사용 — 각 에이전트는 추론 시 자신의 역할에 해당하는 기억만 검색합니다.

이전 vs. 이후: 다중 에이전트 시스템 기억

Without MemoryLakeWith MemoryLake
Planner hands off to researcherVerbal re-brief in the promptResearcher reads shared memory directly
Two agents log conflicting factsBoth passed downstreamConflict surfaced and resolved
Debugging a bad output"Which agent dropped the ball?"Provenance chain in audit log
Adding a new agent to the crewCustom prompt plumbingGrant memory scope, done

이것이 필요한 사람

연구, 코딩, 고객 운영 또는 비즈니스 워크플로를 위한 다중 에이전트 시스템을 운영하는 팀 — 두 개 이상의 에이전트가 긴 시간 동안 공유 컨텍스트에서 협업해야 하는 경우.

실행 가능한 데모약 4분

이 사용 사례를 내 계정에서 직접 실행하기

Planner 에이전트가 Halyard 2.0 출시 검토를 기록합니다: 목요일, 담당 Ben Ito. 이틀 뒤 세 에이전트가 같은 1분 안에 각자의 대화로 같은 공유 메모리에 보고합니다. Scheduler는 검토를 금요일로, QA-gate 에이전트는 월요일로 옮기고, Staffing 에이전트는 담당을 Ana Ruiz에게 넘깁니다. 담당 변경은 깔끔하게 반영됩니다. 날짜는 마지막으로 처리된 보고의 것이 되고, 다른 날짜는 "previously …" 안에만 남으며, 충돌도 보고되지 않습니다. fact trace와 메시지 시각을 바탕으로 한 감사가 보지 못한 채 덮어쓴 수정을 찾아내고, 리더의 결정을 사실 자체에 기록합니다.

보게 될 것

  • 보고 대화 세 개를 같은 순간에 추가. 사실은 세 대화 모두에서 백그라운드로 추출되며, 완료될 때까지 conv cook-status를 폴링
  • 15회 실행에서 날짜는 매번 도착 순서로 정해졌고(월요일 7회, 금요일 8회) 충돌 감지는 이 경합을 0회 표시. 에이전트 하나만 바꾼 담당은 14회 깔끔하게 반영
  • 감사 규칙: fact trace의 각 수정에는 conversation_id가 있음. 출처 메시지가 모두 교체한 값이 메모리에 들어가기 전에 저장됐다면, 작성자는 그 값을 본 적이 없음
  • 리더는 fact update로 결정하므로 trace는 두 보고를 모두 본 사람으로 끝남. audit·facts 하위 명령, 로컬 웹 UI, 모델 호출 없음

필요한 것: MemoryLake API 키 · memorylake CLI · Python 3.9+

실행

git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git
cd memorylake-usecases/concurrent-revision-memory
export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-…
python3 demo.py          # or: python3 web/server.py
GitHub에서 열기전체 안내 읽기

실행 영상 보기 · 실제 녹화, 편집 없음

CLI 데모4:42웹 데모5:07

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자주 묻는 질문

두 에이전트가 동시에 같은 기억를 업데이트할 수 있나요?

네. MemoryLake는 귀하가 정의한 충돌 감지 및 해결 규칙으로 동시 쓰기를 처리합니다.

에이전트 신원은 어떻게 추적되나요?

각 에이전트는 자신의 범위가 지정된 API 키를 사용합니다. 모든 기억 항목은 작성 에이전트의 ID, 역할 및 타임스탬프를 기록합니다.

이것이 CrewAI, AutoGen 또는 LangGraph와 함께 작동하나요?

네. MemoryLake는 모든 다중 에이전트 프레임워크에 통합할 수 있는 기억 백엔드 인터페이스를 제공합니다.

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