MemGPT 논문을 런타임으로 구현해 컨텍스트를 가상 메모리처럼 다루는 에이전트 메모리 프레임워크
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개요
Letta는 MemGPT 논문에서 제시된 아이디어를 실제 런타임으로 옮긴 에이전트(agent) 메모리 프레임워크다. 컨텍스트 윈도를 운영체제의 가상 메모리처럼 다루어, 한정된 컨텍스트 안과 밖을 오가며 정보를 적재·교체한다.
핵심은 3계층(tier) 메모리 구조다. 당장 컨텍스트에 들어가는 기억과 외부에 보관되는 기억을 구분하고, 필요할 때 인출해 컨텍스트로 끌어오는 방식으로 동작한다. 이를 통해 세션을 넘는 장기 기억을 다룬다.
장기 운영되는 에이전트를 만들 때, 그리고 메모리 관리 자체를 직접 구현하기보다 검증된 추상에 맡기고 싶을 때 적합하다. 컨텍스트 윈도에 모든 이력을 담을 수 없는 상황을 메모리 계층으로 풀려는 경우가 대표적이다.
주의할 점은 어떤 정보를 컨텍스트에 올리고 무엇을 외부에 둘지에 따라 응답 품질과 비용이 달라진다는 것이다. 메모리 계층을 도입한다고 자동으로 해결되지는 않으며, 인출 전략과 요약 정책을 함께 설계해야 한다.
- 플랫폼
- API웹
용도
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가격·무료 조건
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한국어
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