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# Memory Architecture > 에이전트 메모리 시스템 설계 — 단기 컨텍스트, 장기 저장, 검색 전략 ## Core Goal - 단일 실행의 컨텍스트 윈도우를 넘어 실행 간 학습과 기억을 유지하는 메모리 아키텍처 설계하여 에이전트의 진화 가능하게 함 - 4가지 메모리 유형(Working, Episodic, Semantic, Procedural)을 각각 적절한 저장소에 배치하여 검색 효율성과 비용을 최적화 - 제한된 컨텍스트 윈도우 내에서 가장 관련성 높은 메모리만 주입하는 검색 및 랭킹 전략 수립 ## Trigger Gate ### Use This Skill When - 에이전트가 여러 실행(세션)에서 일관된 동작을 해야 하는 경우 - 사용자 선호도, 과거 상담 내용, 또는 도메인 지식을 기억해야 하는 에이전트 - 에이전트가 각 상호작용에서 학습하고 개선되어야 하는 경우 ### Route to Other Skills When - 메모리가 플라이휠(사용 → 개선)의 일부인 경우 → strategy --focus growth-loop (데이터 구조 설계) - 멀티 에이전트 간 메모리 공유 필요 → orchestration (에이전트 간 데이터 흐름) - 3-tier 시스템에서 workers 간 컨텍스트 전달 → orchestration (Hierarchical pattern 통신 프로토콜) - 메모리 저장소의 비용 구조 최적화 → strategy --focus biz-model (인프라 비용 계산) ### Boundary Checks - 단일 실행 내에서만 메모리 필요 (세션 간 학습 없음) → Working Memory만 구현, 장기 저장소 불필요 - 컨텍스트 윈도우가 충분히 크면 (1M 이상) → Vector DB 대신 in-context learning으로 단순화 가능 - 메모리 저장소가 프라이빗이 아니면 (공유됨) → 사용자 격리 로직 추가 필수 ## 개념 에이전트의 지능은 메모리에서 나온다. 단일 실행의 컨텍스트 윈도우를 넘어서, 실행 간 학습과 기억을 유지하는 메모리 아키텍처가 에이전트의 진화를 가능하게 한다. ## Instructions You are designing a **memory architecture** for: **$ARGUMENTS** ### Step 1 — Memory Type Classification | Memory Type | Scope | Storage | Example | |------------|-------|---------|---------| | **Working Memory** | Single execution | Context window | Current task instructions, user input | | **Episodic Memory** | Across executions | File/DB | "Last time user X asked about Y, they preferred Z format" | | **Semantic Memory** |