[GN] Memary - 자동화 에이전트를 위한 장기(long-term) 메모리

Memary - 자동화 에이전트를 위한 장기(long-term) 메모리

소개

  • 현재 에이전트는 정해진 컨텍스트 윈도우로 제한된 LLM을 사용함

  • Memary는 에이전트가 지식 그래프에 대량의 정보를 저장하고 메모리 모듈을 통해 사용자 지식을 추론하며 의미 있는 응답을 위해 관련 정보만 검색할 수 있도록 함으로써 이러한 한계를 극복

  • 제공 기능

    • 라우팅 에이전트: ReAct 에이전트를 활용하여 여러 도구에서 실행할 쿼리를 라우팅

    • 지식 그래프 생성 및 검색: Neo4j를 활용하여 나중에 검색할 수 있도록 에이전트 응답을 저장하는 지식 그래프를 생성

    • 메모리 스트림: 엔티티 추출을 사용하여 지식 그래프에 저장된 모든 엔티티를 추적. 이 스트림은 사용자의 폭넓은 지식을 반영

    • 엔티티 지식 저장소: 메모리 스트림의 모든 엔티티를 그룹화하고 순서를 지정하여 상위 N개의 엔티티를 컨텍스트 창으로 전달. 이 지식 저장소는 사용자의 지식의 깊이를 반영

데모 영상

라이선스

Memary는 MIT 라이선스 하에 배포되는 오픈소스입니다.

원문

https://github.com/kingjulio8238/memary

출처 / GeekNews


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