AGI를 위한 에피소드 메모리 시스템 구축: AI의 기억 능력 확장

핵심 기술

이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)의 단기 기억 한계를 극복하고, AI가 과거 경험을 "기억"할 수 있도록 하는 에피소드 메모리 시스템을 처음부터 구축하는 데 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항

• 문제 정의: 대부분의 AI, 특히 LLM은 현재 세션을 넘어서는 기억력이 부족합니다. 이는 과거 대화나 이벤트를 참조하는 데 한계가 있음을 의미합니다.
• 솔루션: 실제 경험을 기록하고 검색할 수 있는 간단하지만 작동하는 에피소드 메모리 시스템을 구축했습니다.
• 구현 방식: 메시지, 이벤트, 상호작용 등 모든 사건을 해당 날짜의 메모리 파일에 기록(log)합니다.
• 기억의 종류 확장 계획:
  • 의미 기억 (Semantic Memory): 사실, 지식, 개념 저장
  • 절차 기억 (Procedural Memory): AI가 학습한 기술 및 루틴
  • 반성 기억 (Reflective Memory): 자기 관찰 또는 평가
  • 감정 기억 (Emotional Memory) (잠재적): 톤, 스트레스, 동기 등 추적

개발 임팩트

• AI가 인간처럼 성찰하고, 시간 기반 경험을 저장 및 검색하며, 대화에서 연속성을 느끼게 하는 기반을 마련합니다.
• AGI 개발에 있어 메모리 문제를 해결하는 것이 필수적임을 강조하며, 복잡한 연구실 환경이 아니더라도 호기심과 코드로 시작할 수 있음을 보여줍니다.

커뮤니티 반응

본문에는 커뮤니티에 대한 직접적인 언급은 없으나, GitHub 링크를 통해 프로젝트 공유 및 협업 의사를 밝히고 있습니다.