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Dev.toAI/ML
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Go 기반 Knowledge Graph 레이어 Stash를 통한 AI Agent의 영속적 기억 구현
I built an open-source cognitive memory layer for AI agents in Go — because amnesia shouldn't be a feature
AI 요약
Context
LLM의 지식이 학습 시점에 고정되어 발생하는 정보 최신성 결여 및 망각 문제 분석. RAG나 Context Window 확장 방식의 일시적 한계를 극복하기 위한 외부 메모리 계층의 필요성 제기.
Technical Solution
- LLM의 추론 능력과 지식 저장소를 분리하여 모델은 Frozen 상태로 유지하는 아키텍처 설계
- Agent의 경험 데이터를 실시간 캡처하여 Knowledge Graph 형태로 합성하는 저장 구조 채택
- 세션 간 경계를 넘어 목표를 추적하고 실패 사례에서 학습하는 지속적 메모리 레이어 구축
- Go 언어 기반의 Self-hosted 레이어 설계를 통한 낮은 지연 시간과 독립적 데이터 제어권 확보
실천 포인트
1. LLM의 Context Window 의존도를 낮추기 위한 외부 상태 관리 레이어 검토
2. 단순 벡터 검색(RAG)을 넘어 데이터 간 관계를 정의하는 Knowledge Graph 도입 고려
3. 모델 재학습 없이도 도메인 지식을 확장할 수 있는 플러그인형 메모리 구조 설계