MemoryLake
엔지니어링 및 개발자에이전트 기록의 불필요한 토큰 증가 방지

모든 프롬프트에 에이전트 기록을 포함시켜 토큰 비용 증가 방지

생산 에이전트 앱은 빠르게 같은 함정에 빠집니다: 대화 기록을 모든 프롬프트에 포함시키면 사용량보다 토큰 비용과 지연이 더 빨리 증가합니다. MemoryLake는 현재 작업에 맞춰 간결한 기억 블록을 검색합니다 — 동일한 회상, 토큰의 일부.

Day 1생산 에이전트 앱은 빠르게 같은 함정에 빠집니다: 대화 기록을모든 프롬프트에 포함시키면 사용량보다 토큰 비용과 지연이 더…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-loaded토큰 예산 기반 검색타입화된 기억이 평면 기록보다 우수포함보다 10,000배 더 효율적SESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

모든 프롬프트에 에이전트 기록을 포함시켜 토큰 비용 증가 방지

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문제: 토큰 비용은 포함된 기록에 따라 증가

세 달의 에이전트 기록을 가진 사용자는 200K 토큰의 컨텍스트를 가지고 있습니다. 이를 모든 호출에 포함시키면 매 턴마다 추론 비용과 지연이 증가합니다. 요약 기억으로 전환하면 충실도가 떨어집니다. 정답은 포함이나 요약이 아닌 구조화된 검색입니다.

MemoryLake가 토큰 증가를 줄이는 방법

토큰 예산 기반 검색

토큰 예산 기반 검색

현재 작업에 관련된 기억만을 검색하며, 예산에 맞춰 크기를 조정합니다.

MEMORY타입화된 기억이 평면 기록…

타입화된 기억이 평면 기록보다 우수

사실, 사건 또는 기술을 검색합니다 — 원시 전사본이 아닙니다.

MEMORY포함보다 10,000배 더 효율적

포함보다 10,000배 더 효율적

수백만 개의 토큰 기록을 밀리초 단위의 검색으로 압축합니다.

프롬프트 캐싱 호환

프롬프트 캐싱 호환

검색된 블록은 캐시 가능한 시스템 메시지에 삽입됩니다.

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토큰 효율적인 에이전트 기억을 위한 작동 방식

  1. 연결 — 프롬프트 구성 시 기록 포함을 MemoryLake 검색으로 대체합니다.
  2. 구조화 — 타입화된 기억에 매 턴마다 기록합니다.
  3. 재사용 — 프롬프트당 토큰 예산 기반 기억 블록을 검색합니다.

이전 vs. 이후: 토큰 사용

Stuffed historyMemoryLake retrieval
Token cost per long-history call30K+<2K
Latency from giant promptSlow first tokenFast
Memory of months-old contextTruncated or summarizedRetrievable
Prompt cache hit rateDropsMaintained

이것이 필요한 사람

사용자 수보다 토큰 비용이 더 빠르게 증가하는 생산 에이전트 앱을 운영하는 엔지니어링 팀 — 요약 기억으로 전환하는 것이 품질 문제로 인해 고려되었지만 거부된 경우.

관련 사용 사례

자주 묻는 질문

검색이 중요한 컨텍스트를 놓치나요?

LoCoMo 벤치마크 #1에서 긴 기간 회상에 대해 94.03% 정확도로 최고 등급의 구조화된 검색입니다.

비용 비교는?

일반적으로 긴 기록 규모에서 10-100배 비용 절감이 가능합니다.

자체 호스팅이 가능한가요?

네 — 엔터프라이즈 계층은 귀하의 VPC에 배포됩니다.