Postgres 기반의 3계층 메모리 모델을 통한 AI Agent 지속성 확보

Stash Gives Your AI Agents a Memory That Actually Persists

Alan West2026년 4월 29일5분intermediate

AI 요약

Context

기존 AI Agent 프레임워크의 단순 Context Window 및 Vector Search 의존으로 인한 세션 간 기억 상실 문제 발생. 단순 Semantic Search 방식의 데이터 덤프로 인해 불필요한 정보 노이즈가 증가하며 정밀한 컨텍스트 복원이 어려운 한계 존재.

Technical Solution

Memory 데이터를 Episodes(이벤트 로그), Facts(추출된 지식), Working Context(현재 작업 상태)의 3가지 논리적 계층으로 분리하여 설계
pgvector를 활용한 Postgres 기반 저장소 채택으로 인프라 복잡도 제거 및 데이터 소유권 확보
MCP(Model Context Protocol) 서버 구현을 통해 다양한 LLM 클라이언트와의 표준 인터페이스 제공 및 통합 코드 제거
단일 바이너리 배포 구조를 통한 배포 파이프라인 단순화 및 Self-hosted 환경의 운영 효율성 증대
정형화된 Fact 스키마(Subject-Predicate-Object)를 도입하여 비정형 데이터의 검색 효율성 개선

실천 포인트

- AI Agent의 기억 장치 설계 시 단순 Vector Search 외에 정형화된 Fact Store 도입 검토 - 외부 툴과의 결합도를 낮추기 위해 MCP와 같은 표준 프로토콜 적용 여부 확인 - 인프라 오버헤드 최소화를 위해 특수 목적 DB 대신 pgvector 등 기존 RDBMS 확장 기능 활용 고려

태그

#AI Agent #pgvector #MCP #Persistent Memory #Data Modeling

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