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I Built a Local AI Agent That Thinks Like a Brain, Not a Database
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AI/ML

S.E.R.A 아키텍처 기반의 인지적 메모리 체계를 갖춘 Local AI Agent 구현

I Built a Local AI Agent That Thinks Like a Brain, Not a Database

LiVanGy2026년 5월 29일3분advanced

AI 요약

Context

기존 AI Agent의 Vector DB 기반 검색 방식은 단순 Nearest-neighbor Retrieval에 의존하여 뇌의 연상 작용을 재현하지 못하는 한계 존재. Context Window에 의존한 단기 기억 체계로 인해 세션 간의 지속적인 문맥 유지와 고차원적 추론 능력이 결여된 상태임.

Technical Solution

  • Neural Node Network(NNN) 도입을 통한 경험의 인과적 포맷(ACTION → BEFORE → OUTCOME → AFTER) 인코딩
  • 단순 벡터 검색을 배제하고 Semantic Node Activation 방식을 통한 연관 개념의 자동 활성화 구현
  • 3개 이상의 관련 개념이 결합하여 상위 노드로 발전하는 Crystallization 프로세스로 추상화 계층 형성
  • 약한 연결성을 제거하는 Pruning 및 Inhibitor 메커니즘을 적용하여 지식의 정밀도 향상 및 노이즈 제거
  • Ollama 기반의 Local LLM 구동을 통해 외부 API 호출 없는 완전한 데이터 격리 및 Privacy 확보
  • Whisper 및 MiniCPM-V 통합으로 시각·청각 데이터를 처리하는 멀티모달 입력 체계 구축

실천 포인트

- 단순 RAG 구조를 넘어 데이터 간의 인과 관계(Causal Format)를 정의한 그래프 구조 검토 - 정기적인 데이터 Pruning 로직을 설계하여 메모리 팽창 방지 및 핵심 정보 밀도 유지 - Local LLM 환경에서 데이터 외부 유출 없이 Persistent Working Memory를 구현하는 파이프라인 구축

태그

#Local-LLM#Causal Encoding#S.E.R.A#Semantic Activation#Neural Node Network
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