AI 에이전트 간 공유 메모리

AI 에이전트가 공유 메모리를 필요로 하는 이유.

회사 내 첫 번째 AI 에이전트는 대개 잘 작동합니다. 하나의 업무를 맡고, 필요한 것에 접근하며, 유용한 결과물을 생성합니다.

두 번째 에이전트가 문제를 일으킵니다. AI 지원 에이전트를 배포하면, 영업 에이전트가 고객에게 이미 약속한 내용을 알아야 합니다. 공유 메모리가 없으면, 임의의 답변을 만들어냅니다.

다섯 번째 에이전트에 이르면 혼란은 체계적이 됩니다: 지원 에이전트는 엔지니어링 팀이 없앤 기능에 대해 고객에게 이야기합니다. 영업 에이전트는 운영 에이전트가 전혀 모르는 배송 날짜를 약속합니다. 콘텐츠 에이전트는 3일 전 Slack 스레드와 모순되는 블로그 게시물을 발행합니다.

해결책은 모든 에이전트가 읽고 쓰는 공유 메모리 계층입니다.

"공유 메모리"가 실제로 의미하는 것.

세 가지 기술적 요구사항:

• 1. 모든 에이전트가 동일한 저장소에서 읽습니다. 자신만의 복사본이 아닙니다. 동일한 그래프, 인덱스 또는 데이터베이스입니다.
• 2. 모든 에이전트가 동일한 저장소에 씁니다. 영업 에이전트가 배송 날짜를 약속하면, 그 약속은 이제 지원 에이전트가 내일 읽을 메모리에 저장됩니다.
• 3. 저장소가 모순을 처리합니다. 새로운 정보는 기존 정보와 모순됩니다. 메모리는 이를 표시하고, 해결하거나, 인간의 결정을 위해 라우팅해야 합니다.

이 세 가지가 모두 없으면, "공유 메모리"는 마케팅에 불과합니다.

시장의 네 가지 접근 방식.

능동적 기억 vs 수동적 기억.

수동적 기억 (Sentra, Hyperspell, Mem0): 캡처 및 쿼리. 쓰기 작업의 결과로 아무것도 발생하지 않습니다.

능동적 기억 (Qualia): 캡처, 쿼리 및 트리거. 새로운 결정이 기억에 저장되면 관련 워크플로가 실행될 수 있습니다. 모순이 감지되면 검토가 대기열에 추가될 수 있습니다.

능동적 기억은 구축하기 더 어렵지만 가치 제안을 변화시킵니다. 수동적 기억은 에이전트의 답변 능력을 향상시킵니다. 능동적 기억은 에이전트를 더 나은 작업자로 만듭니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 회사 두뇌란 무엇인가.

에이전트 간 공유 메모리 설정 방법.

• 1단계: 에이전트 목록 작성. 몇 개를 가지고 있거나 가질 계획입니까?
• 2단계: 직접 구축할지 구매할지 결정. 엔지니어와 구축해야 할 전략적 이유: 접근 방식 3. 일부 엔지니어, 빠르게 움직임: 접근 방식 1. 엔지니어링 시간 없이 출시: 접근 방식 2.
• 3단계: 저장소 선택. 능동적 기억 + 에이전트: Qualia. 수동적 기억만: Sentra 또는 Hyperspell. 메모리 API만: Mem0, Zep, Letta.
• 4단계: 소스 연결. Slack, Drive, Gmail, Teams, WhatsApp, 오류 로그, 티켓 대기열, CRM, 회의록.
• 5단계: 피드백 루프 계측. 에이전트가 잘못된 답변을 제공하면 기억은 학습해야 합니다.
• 6단계: 드리프트 관찰. 사실은 변합니다. 제품이 출시되고, 사람들이 떠나고, 결정이 번복됩니다.

흔한 실수.

• 필요한지 알기 전에 직접 구축하는 것. 많은 팀이 Pinecone으로 시작했다가 Sentra를 재발명했다는 것을 깨닫습니다.
• Notion으로 충분하다고 가정하는 것. 사람에게는 괜찮지만, 에이전트에게는 충분히 구조화되지 않았습니다.
• 에이전트별 메모리. 가장 흔한 실패 모드. 통합하세요.
• 출처 불명. 메모리가 사실의 출처를 알려줄 수 없다면, 디버깅하거나 신뢰할 수 없습니다.

자주 묻는 질문.

계속 읽어보세요.

• 회사 두뇌란 무엇인가요? →
• AI 직원(AI employee)이란 무엇인가요? →
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