Agentic Shared Memory는 멀티 에이전트 시스템에서 메모리를 관리하고 최적화하도록 설계된 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 벡터 임베딩 기반 저장 엔진과 효율적인 인덱싱 및 검색 기능을 제공하여 에이전트 컨텍스트를 유지합니다. 개발자는 기존 AI 프레임워크에 쉽게 통합할 수 있으며, 이를 통해 에이전트가 지식을 동적으로 공유, 업데이트 및 쿼리하여 협업, 일관성 및 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다.
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Agentic Shared Memory
Agentic Shared Memory는 멀티 에이전트 시스템에서 메모리를 관리하고 최적화하도록 설계된 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 벡터 임베딩 기반 저장 엔진과 효율적인 인덱싱 및 검색 기능을 제공하여 에이전트 컨텍스트를 유지합니다. 개발자는 기존 AI 프레임워크에 쉽게 통합할 수 있으며, 이를 통해 에이전트가 지식을 동적으로 공유, 업데이트 및 쿼리하여 협업, 일관성 및 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다.
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Agentic Shared Memory란?
Agentic Shared Memory는 AI 기반 멀티 에이전트 환경에서 컨텍스트 데이터를 관리하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 벡터 임베딩과 효율적인 데이터 구조를 활용하여 에이전트의 관찰, 결정 및 상태 전이를 저장하며, 원활한 컨텍스트 검색과 업데이트를 가능하게 합니다. 에이전트는 공유 메모리를 조회하여 과거 상호작용이나 글로벌 지식을 접근할 수 있으며, 일관된 행동과 협력 문제 해결을 촉진합니다. 이 라이브러리는 LangChain과 같은 인기 AI 프레임워크 또는 맞춤형 에이전트 오케스트레이터와의 플러그 앤 플레이 통합을 지원하며, 사용자 정의 유지 정책, 컨텍스트 윈도우 크기, 검색 기능을 제공합니다. 메모리 관리를 추상화하여 개발자는 에이전트 로직에 집중하면서 분산 또는 중앙 집중 배포 환경에서도 확장 가능하고 일관된 메모리 처리를 보장할 수 있습니다. 이는 시스템 전체 성능 향상, 중복 계산 감소, 에이전트 지능 향상에 기여합니다.
Agentic Shared Memory을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 연구 과학자
- 멀티 에이전트 시스템 엔지니어
- 머신러닝 엔지니어
Agentic Shared Memory 사용 방법은?
- 1단계: pip 명령어로 설치 `pip install agentic-shared-memory`.
- 2단계: Python 코드에 메모리 저장소를 임포트하고 구성합니다.
- 3단계: 임베딩 및 백엔드 설정으로 공유 메모리 인스턴스를 초기화합니다.
- 4단계: 에이전트 파이프라인 또는 프레임워크에 메모리 인스턴스를 통합합니다.
- 5단계: memory.get()을 사용하여 컨텍스트를 검색하고 memory.update()로 새 데이터를 저장합니다.
- 6단계: 필요에 따라 유지 정책과 컨텍스트 윈도우 크기를 조정합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Agentic Shared Memory의 핵심 기능 및 장점
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