핵심은 플랫 벡터 저장소 대신 4계층 메모리 구조를 쓴다는 점이에요

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

핵심은 플랫 벡터 저장소 대신 4계층 메모리 구조를 쓴다는 점이에요. L0 대화, L1 사실, L2 시나리오, L3 페르소나로 나눠서 먼저 페르소나를 조회하고 필요할 때만 하위 레이어로 내려가요. 기본 백엔드는 SQLite+sqlite-vec라서 외부 API 없이 로컬에서 돌아가요.

장기 작업에서는 툴 로그를 refs/*.md로 오프로딩하고, Mermaid 기반 심볼 그래프로 상태 전이를 관리해요. 벤치마크에선 SWE-bench를 세션당 50개 연속 작업으로 측정했고, WideSearch 패스율이 33%에서 50%로 올라 51.52% 개선됐어요.

에이전트 성능 경쟁이 모델 크기보다 메모리 아키텍처 설계로 이동하고 있다는 신호로 보여요.