에이전트메모리
챗봇의 실패는 거기서 끝나지만, 에이전트의 실패는 이어진다
AI 에이전트 프로젝트가 반복적으로 실패하는 구조적 안티패턴을 정리. 도구 남발, 컨텍스트 로트, 쓰기 권한 관리까지 에이전트가 왜 이상하게 굴 때가 있는지 다룹니다.
Written by
AI 에이전트가 매번 처음부터 시작하는 이유, 정보가 아니라 재사용의 문제였다
AI 에이전트가 매번 처음부터 시작하는 진짜 원인은 정보 부족이 아니라 재사용 실패. 4종류 메모리와 이를 판단하는 의사결정 트리를 다룹니다.
Written by
AI 에이전트는 왜 매번 처음부터 시작할까, 메모리 설계의 7가지 갈래
LLM은 원래 아무것도 기억하지 못합니다. 에이전트 메모리의 7가지 유형과, 모델 안에 저장할지 바깥에 둘지를 가르는 두 갈래 설계 접근을 정리했습니다.
Written by
AI 에이전트도 늙는다, 배포 후 조용히 무너지는 신뢰성 문제
배포 후 AI 에이전트가 시간이 지남에 따라 조용히 신뢰성을 잃는 “에이전트 노화” 현상. UT 오스틴 연구팀의 AgingBench 논문을 소개합니다.
Written by
실패도 자산이다, Google ReasoningBank가 AI 에이전트 기억을 바꾸는 방식
Google Research가 발표한 ReasoningBank는 AI 에이전트가 성공과 실패 경험 모두에서 고수준 추론 패턴을 학습하는 메모리 프레임워크입니다. 에이전트가 경험을 통해 스스로 성장하는 새로운 스케일링 방향을 제시합니다.
Written by
AI 에이전트가 며칠 걸리는 작업을 혼자 완수하는 법: Anthropic의 2단계 해법
AI 에이전트가 여러 세션에 걸친 긴 작업을 일관되게 수행하지 못하는 문제를 Anthropic이 Git과 체크리스트로 해결한 방법을 소개합니다.
Written by
DeepAgents CLI: 프로젝트 규칙을 기억하는 AI 코딩 에이전트
프로젝트 규칙을 세션 간 기억하는 LangChain의 터미널 AI 코딩 도구 DeepAgents CLI. 메모리 시스템과 멀티 에이전트 관리 기능을 소개합니다.
Written by
