핵심은 플랫 벡터스토어 대신 4계층 메모리예요

텐센트가 AI 에이전트용 메모리 시스템 TencentDB Agent Memory를 MIT 라이선스로 오픈소스 공개했어요.

핵심은 플랫 벡터스토어 대신 4계층 메모리예요. L0 대화, L1 원자 사실, L2 시나리오, L3 페르소나로 쌓고, 기본 백엔드는 로컬 SQLite+sqlite-vec라서 외부 API 없이 동작해요.

장기 작업에선 도구 로그를 refs/*.md로 오프로딩하고, Mermaid 심볼 그래프로 상태를 요약해 토큰 소모를 줄여요. 필요할 때만 node_id로 원문을 내려가 찾는 구조예요. SWE-bench는 세션당 50개 연속 과제로 측정했고, WideSearch 패스율은 33%에서 50%로 올랐어요.

에이전트 성능 경쟁이 이제 모델 크기보다 메모리 아키텍처 설계로 이동하고 있다는 신호예요.