MemoryLake
엔지니어링 및 개발자엣지 배포 AI 에이전트를 위한 기억

오프라인에서 작동하고 재연결 시 동기화되는 기억을 엣지 배포 AI 에이전트에 제공하세요

엣지 에이전트 — IoT 장치, 로봇, 차량, 키오스크 — 는 간헐적인 연결성으로 작업합니다. 클라우드 전용 기억은 네트워크가 끊어지는 순간 중단됩니다. MemoryLake는 로컬 캐시, 충돌 없는 동기화 및 재연결 시 전체 감사 기능을 갖춘 엣지 인식 기억을 제공합니다.

Day 1엣지 에이전트 — IoT 장치, 로봇, 차량, 키오스크 — 는 간헐적인연결성으로 작업합니다.Got it, I will remember.Day 7 — new sessionSame task again — can you keep the context?× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded최종 동기화가 있는 로컬 캐시캐시에서 읽기 대체대역폭 효율적인 동기화SESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

오프라인에서 작동하고 재연결 시 동기화되는 기억을 엣지 배포 AI 에이전트에 제공하세요

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문제: 엣지 에이전트는 클라우드 전용 기억에 의존할 수 없습니다

엣지 에이전트가 두 시간 동안 연결을 잃습니다. 그 시간 동안의 기억 쓰기는 사라지거나 무한정 대기합니다. 기억 읽기는 오류를 반환합니다. 에이전트의 동작은 오프라인 상태에 대한 이야기가 없기 때문에 저하됩니다.

MemoryLake가 엣지 에이전트 기억을 지원하는 방법

최종 동기화가 있는 로컬 캐시

최종 동기화가 있는 로컬 캐시

쓰기는 로컬에서 버퍼링되며, 재연결 시 충돌 해결과 함께 동기화됩니다.

MEMORY캐시에서 읽기 대체

캐시에서 읽기 대체

파티션 동안 로컬 캐시에서 읽기가 제공됩니다.

MEMORY대역폭 효율적인 동기화

대역폭 효율적인 동기화

델타 인코딩된 동기화는 전송된 데이터를 최소화합니다.

동기화 간의 감사 추적

동기화 간의 감사 추적

오프라인 기간 동안에도 출처가 보존됩니다.

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엣지 에이전트 기억을 위한 작동 방식

  1. 연결 — 구성 가능한 로컬 캐시 크기를 가진 엣지 SDK.
  2. 구조 — 쓰기는 즉시 로컬 캐시에 저장되며, 동기화를 위해 대기합니다.
  3. 재사용 — 읽기는 캐시에서 제공되며, 업데이트는 재연결 시 전파됩니다.

전과 후: 엣지 에이전트 기억

Cloud-only memoryMemoryLake edge
Offline operationBrokenCache-served
Reconnect data lossReal riskNone
Bandwidth on syncHeavyDelta-encoded
Conflict on reconnectManual or lostResolved

대상

간헐적인 연결성이 일반적인 엣지 환경에 AI 에이전트를 배포하는 팀 — IoT, 로봇 공학, 차량, 소매 키오스크, 매장 장치 등.

관련 사용 사례

자주 묻는 질문

캐시 크기 제한?

장치별로 구성 가능; 일반적인 엣지 하드웨어에 맞게 기본값이 설정되어 있습니다.

오프라인 지속 시간 허용 범위?

일수; 동기화는 긴 오프라인 기간을 처리합니다.

자체 호스팅?

예 — 엔터프라이즈 계층은 엣지 친화적인 아키텍처를 배포합니다.