뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "AI 에이전트 메모리 7가지 유형 완전 정리" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-06-23 tags: [ai-news] source: "https://www.marktechpost.com/2026/06/21/the-7-types-of-agent-memory-a-technical-guide-for-ai-engineers/" sidebar: order: 0

제목(한글): AI 에이전트 메모리 7가지 유형 완전 정리 원문 제목(영문): The 7 Types of Agent Memory: A Technical Guide for AI Engineers 원문: The 7 Types of Agent Memory: A Technical Guide for AI Engineers 소스: marktechpost MD 파일: content/2026-06-23/marktechpost-the-7-types-of-agent-memory-a-technical-guide-for-.md

핵심 내용

LLM은 기본적으로 무상태(stateless)예요. API 호출이 끝나면 이전 대화를 전부 잊거든요. 단순 질답엔 괜찮지만, 에이전트를 만들기 시작하면 이게 바로 문제가 돼요.

그래서 AI 엔지니어들이 쓰는 메모리 유형이 총 7가지예요. ① 컨텍스트 창 안의 워킹 메모리(RAM 같은 것), ② 사용자 선호를 저장하는 시맨틱 메모리, ③ 과거 대화·태스크 로그를 쌓는 에피소딕 메모리, ④ 반복 업무 절차를 기억하는 프로시저 메모리, ⑤ 벡터DB에서 끌어오는 외부 검색 메모리, ⑥ 가중치에 구워진 파라메트릭 메모리까지예요.

결국 '에이전트가 경험에서 배우고 시간이 지나도 행동한다'는 게 메모리 인프라의 핵심이에요. 어떤 유형을 어디에 쓸지 설계하는 것 자체가 에이전트 아키텍처의 절반이거든요.

잡돌쌤의 한마디

7가지 유형 중 어떤 메모리를 언제 쓸지 조합하는 것 자체가 에이전트 아키텍처의 핵심이에요. 검색 품질과 컨텍스트 배분이 곧 에이전트 한계를 결정해요.

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출처: The 7 Types of Agent Memory: A Technical Guide for AI Engineers