장기 실행 작업을 위해 구축된 메모리 저장소를 자율 에이전트에 제공하세요
몇 시간 또는 며칠 동안 실행되는 자율 에이전트는 재시작, 작업 전환 및 모델 교체를 견딜 수 있는 메모리 저장소가 필요합니다. MemoryLake는 자율 에이전트에 밀리초 검색이 가능한 구조화된 버전 관리 메모리를 제공합니다 — 따라서 6시간의 연구 실행이 처음 단계에서 다시 시작되지 않습니다.
문제: 자율 에이전트는 상태를 유지할 내구성이 있는 곳이 없습니다
프로세스 내 변수는 에이전트가 충돌할 때 사라집니다. 벡터 저장소는 사실과 관찰 간의 차이를 흐리게 합니다. 사용자 정의 데이터베이스는 에이전트가 배우는 새로운 도구마다 스키마가 필요합니다. 결과: 데모에서는 인상적이지만 실제 환경에서는 무너지는 자율 에이전트.
MemoryLake가 자율 에이전트를 위한 메모리 저장소 문제를 해결하는 방법
에이전트 상태에 맞춘 여섯 가지 메모리 유형 — 에이전트가 검증한 사실, 관찰한 이벤트, 생성한 반영, 배운 기술. 각 메모리는 고유한 검색 논리를 가진 고유한 유형의 저장소를 가집니다.
도구 출력 간의 충돌 해결 — 두 도구가 모순된 데이터를 반환할 때, MemoryLake는 이를 표시하고 귀하의 해결 전략을 적용합니다. 에이전트는 오래된 사실을 신뢰하지 않게 됩니다.
탐색 실행을 위한 Git 스타일 브랜치 — 추측 계획을 위해 메모리 브랜치를 생성합니다. 계획이 성공하면 병합합니다. 실패하면 롤백합니다.
메모리별 출처 추적 — 모든 사실은 이를 생성한 도구, 문서 또는 대화에 연결됩니다. 디버깅 및 규정 준수에 중요합니다.
자율 에이전트를 위한 작동 방식
- 연결 — SDK 또는 MCP를 통해 MemoryLake를 에이전트의 계획 및 도구 사용 루프에 연결합니다.
- 구조화 — 각 도구 결과 및 반영은 분류, 중복 제거 및 저장됩니다.
- 재사용 — 다음 계획 단계 전에 에이전트는 가장 관련성이 높은 이전 사실, 이벤트 및 기술을 검색합니다.
이전 vs. 이후: 자율 에이전트 메모리
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Six-hour research run crashes at hour five | Restart from scratch | Resume from last commit |
| Two tools return contradicting facts | Agent gets confused | Conflict surfaced and resolved |
| Reusing a learned skill across runs | Copy-paste prompts | Skill memory called directly |
| Auditing "why did the agent decide X?" | No record | Full provenance chain |
대상
연구, 운영, 브라우징, 코딩 또는 거래를 위한 자율 에이전트를 구축하는 팀 — 에이전트가 오랜 시간 동안 무인으로 실행되며, 처음부터 다시 시작하는 비용이 실제 돈인 경우.
관련 사용 사례
자주 묻는 질문
데이터베이스에 상태를 저장하는 것과 어떻게 다릅니까?
데이터베이스에 상태를 저장하는 것과 어떻게 다릅니까?
데이터베이스는 행을 저장합니다. MemoryLake는 충돌 감지, 버전 관리 및 검색 순위를 가진 유형화된 메모리를 저장합니다. 그렇지 않으면 Postgres 위에 모든 것을 직접 구축해야 합니다.
에이전트가 서로 메모리를 공유할 수 있습니까?
에이전트가 서로 메모리를 공유할 수 있습니까?
예. 여러 에이전트가 동일한 메모리 네임스페이스에서 읽고 쓸 수 있으며, 각 에이전트가 볼 수 있는 메모리 유형에 대한 세분화된 접근 제어가 가능합니다.
검색 지연 시간은 얼마입니까?
검색 지연 시간은 얼마입니까?
일반적인 검색 호출에 대해 밀리초 범위입니다. 100M 이상의 메모리 항목으로 생산 작업에서 테스트되었습니다.