AI Agent Memory 대결 — 2023년 12월 28일

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Mem0

영구 기억 계층( Persistent Memory Layer )은 크기있는 자연어 모델과 AI 요인에게 장기적이고 개인화된 맥락을 제공하기 위한 것입니다.

4.3 (6)

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Mem0은 AI 보조용이와 에이전트를 통합하는 AI 메모리 계층으로, 이용자의 개별 맞춤화를 담을 수 있는 연속성 있는 상호작용을 제공하고자합니다. 이용자의 개인적인 선호도, 맞춤화를 유지하고, AI 시스템의 연속적인 학습을 가능케하기 위한 도전을 푸는 것을 목표로하고 있습니다. 이 도구는 단일 passe, add-only 추출 방식에 집중하는 distint memory 알고리즘을 사용한다. 이는 새로운 정보가 기존의 메모리를 덮어써지지 않도록 추가하는 것을 의미한다. 운영의 주요키는 에이전트가 생성한 fact이 첫 번째급의 정보로 다뤄 질 수 있다는 점이다. Mem0도 엔티티 링크(jieung: Entity) 기능을 포함하고 있다. 엔티티는 추출되어 임베딩되고 메모리 사이에 연결되어 정보 검색 정확도를 향상시키는 것이다. 더하여 도구는 semantic, BM25 키워드와 엔티티 매칭을 결합한 다중 신호 검색(multis signal retriever, jieung: Multi-signal Retrieval)을 사용하면서 시간-aware 검색을 지원하는 temporal reasoning을 구현하였다. Mem0은 다중 계층 인메모리 관리, 사용자, 세션 및 에이전트 상태를 다루는 적응적 개인화와 같은 핵심 기능을 제공합니다. 이진 자바스크립트와 파이썬을 포함한 크로스 플랫폼 SDK 및 직관적인 API를 제공함으로써 개발자 친화적인 경험을 제공합니다. AI 어시스턴트는 꾸밈이 없는 컨텍스트 가득한 대화, 고객 지원 챗봇은 과거의 상호 작용을 기억합니다, 헬스케어 시스템은 환자 선호도를 추적하고 제품ividad 툴 및 게임 등에서 적응적 인 경험을 포함하는 애플리케이션입니다. 배포 옵션은 유연합니다. 테스트와 프로토타이핑을 위하여 Python/npm 라이브러리를 제공하고 팀이 자신의 인프라를 관리하는 데 필요한 self-hosted 서버도 제공합니다. 그리고 0-운영을 위한 클라우드 플랫폼까지 배포 옵션은 매우 다양합니다. 또한, LoCoMo, LongMemEval, BEAM와 같은 메모리 평가 프레임워크로 평가한 성능 점수도 매우 높습니다. 이는 Mem0의 효율성 및召집 능력을 보여주고 있습니다.

• 다수의 단계 기억( Multi-Level Memory ) : 사용자, 세션, 에이전트 상태
• 한 번에 읽기만 가능하고 데이터를 한 번만 추가할 수 있는 기억 추출기
• 개체 연결 링크기( Entity linking )
• 멀티 신호 추출기( Multi-signal retrieval ) : 의미론적, BM25, 개체 매칭
• 시간 aware 추출기( Temporal reasoning )
• 개발자의 API, 파이선 SDK, 노드 CLI

2

Zep

기업 규모의 인공지능(AI) 빌드에 적합한 에이전트 메모리 플랫폼(context graphs에서 구축)

4.5 (6)

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Zep은 기업 규모의 메모리 플랫폼으로 AI 에이전트를 위한 것이며, 수많은 사용자, 비즈니스 데이터 및 과거의 상호작용에 걸쳐 에이전트 메모리를 유지하고 관리하는 과제를 해결하는 것입니다. 이 plataforma는 에이전트가 지속적으로 학습하고 진화하는 운영 환경의 이해를 제공함으로써 에이전트 상호 작용의 개인화 및 정확성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. Zep의 기반 구조는 자체 Context Graph Engine라고 하는 고유 엔진으로 이 엔진이 수 백만 개의 개별 문맥 그래프를 포함하는 'Context Lake'을 구성하고 관리합니다. 이 그래프는 다각도의 원천, 대화 기록, 비즈니스 데이터 및 사용자 상호 작용을 포함한 다양한 소스에서 생성됩니다. Zep은 이 정보를 자동으로 문맥 구축으로 통해 에이전트에게 효율적인 토큰, 관련 문맥을 생성하는 처리 과정입니다. Zep의 주요 기능 중 하나는 시간적 문맥 그래프입니다. 이 그래프는 새로운 정보가 도출될 때 이전 사실을 자동으로 무효화하여 제스천이 항상 가장最新한 데이터와 논리를 수행하도록 합니다. 이전 상태는 일상史로 저장되므로, 제스천이 과거 어느 특정 날짜에 어떤 것이 사실이었는지 조회할 수 있습니다. 이 시스템은 또한 '관찰자'를 포함하고 있으며, Zep은 메모리에서 패턴, 재귀, 동시 발생을 드러내는 그래프 구조를 분석합니다. 이로서 제스천이 격리된 사실보다 전 세계의 시각을 제공합니다. Zep은 기업급 관리를 강조하며 attribute-based access control, policy-driven data retention 및 full provenance tracking과 같은 기능을 제공합니다. 그래프 내의 모든 사실은 원래 소스를 추적할 수 있기 때문에 감사성을 제공합니다. 플랫폼은 성능을위한 엔지니어링이되어 100만 개 이하의 엔티티로 확장된 그래프에서도 sub-200ms의 검색 지연 시간을 보여드립니다. Zep은 완벽한 통합을 위해 설계되어 기존 에이전트 프레임워크에 추가되거나 독립적으로 사용할 수 있으며, Python, TypeScript, Go와 같은 프로그래밍 언어에 SDK를 제공합니다. Zep은 기업의 에이전트 스택의 기초 계층으로 작동하고 있으며, 복잡하고 변하는 에이전트 메모리를 관리하는 대화형 및 규제된 솔루션을 제공합니다.

• 컨텍스트 그래프 엔진
• 백만 개의 그래프를 가진 컨텍스트 레이크
• 자동화된 컨텍스트 조립
• 시차적 컨텍스트推론
• 사실의 증명성 추적
• 추억 패턴으로부터의 관찰

3

AI Drive

AI

4.7 (6)

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AI Drive는 정적인 문서를 상호 작용 가능한 searchable 인지 기지로 변환하는 지능적인 문서 관리 플랫폼입니다. 클라우드 스토리지와 고급 인공 지능 기능을 결합하여, 사용자가 대화형 AI를 통해 문서를 업로드, 조직 및 상호 작용할 수 있습니다. 다양한 산업 분야를 종합하여 문서 분석, 검색 및 협업을 더욱 직관적이고 효율적으로 하겠다는 플랫폼의 목표입니다. 유저는 다양한 파일 타입, 인클루딩 PDF, 워드문서, 스프레드 시트 및 이미지 등을 업로드할 수 있습니다. 시스템은 즉시 답변, 요약 및 통찰력을 제공하며, GPT-5, 클로드, 지니엄 등의 다수의 AI 모델을 이용할 수 있습니다. 이 다중 모델 접근법은 분석, 작성 및 연구와 같은 다른 작업에 최적화되며, 사용자의 특정한 요구 사항에 근거하여 유연성을 제공합니다. "은 AI Drive의 주요 기능으로, 스캔된 서류를 높은 정확도로 searchable 및 editable 텍스트로 변환하고, 스마트 메타데이터 추출 기능이 제목, 저자 및 서류 유형과 같은 중요한 정보를 자동으로 식별함으로써 문서 처리를 개선합니다. 해당 플랫폼은 다중 세션 채팅을 통해 사용자가 동시에 여러 문서와 작동하고, 법률 서류 분석 등 특수된 작업에 맞춰 고유한 프롬프트 및 전문지식 베이스를 구성할 수 있는 맞춤형 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 개발자에게는 ''라이브 아티팩트''가 실시간 미리보기와 함께 HTML componente 및 코드를 생성할 수 있습니다. 아이는 AI Drive의 사용자 고유 제어자를 일반 인공 지능 대화와 구별하기 위해 "경험丰富한 보조인력"으로 프레임화하는데 있다. 제어자는 대량의 데이터를 추출하는 capability, PDF를 여러 세트 내에서 조작하는, 모든 것을 한 번에 검색하는, 일정을 생성하거나 비교 보고서와 같은 발행물도 제작하는 것을 가능하게한다. 일반적인 인공 지능 대화는 대규모 데이터 연산 실행하는 대신에 대화 답변을 제공할 수 있다. 플랫폼은 enterprise급 보안을 제공하기 위해 엔드-투-엔드 암호화(TLS 전송, AES-256 저장), Google US 데이터 센터의 안전한 인프라, 엄격한 접근 제어, 사용자 데이터에 대해 AI 모델 훈련하지 않기로 하는 등 특정한 보증을 가지고 있다. 그에 대해 ISO 27001 및 SOC-2 Type 2 인증은 진행 중이다.

• AI
• AI OCR
• Smart
• Multi-Session Chat
• Custom AI
• GPT-5, Claude, Gemini AI

Letta는 세션 간에 문맥을 기억하고 상호 작용에서 학습하며 시간의 흐름에 따라 행동을 개선하는 인공지능 에이전트를 제작하는 개발자 플랫폼입니다. 상태가 없는 채팅봇과 달리, Letta 에이전트는ERSISTENT 메모리를 유지하여 과거의 대화, 사용자 Preference 및 축적된 지식이 기억되는 것입니다. 프레임워크는 에이전트 메모리,推論, 도구 사용에 대한 인프라를 제공하며, 다중 LLM.providers에 대한 지원이 있습니다. 개발자는 SDK 및 시각적 인터페이스를 통해 에이전트를 만드는, 배포하는, 그리고 관찰하는 것을 쉽게 만들면서, 전이학습의 지속성을 이용하는 소비자 지원 또는 자율 워크플로우와 같은 어플리케이션에 적합합니다.

• 정책 기반 에이전트의 지속 기억
• 자체 편집 가능 Memory 블록
• 다국 LLM Supplier 제공
• 도구 및 함수 호출
• 에이전트 개발 환경 (ADE)
• API/SDK : REST API 와 Python(TypeScript)