LLM을 위한 인간 기억체계 모방형 시스템, 그리움(Greeum) 아키텍처 분석

핵심 기술: 그리움(Greeum)은 LLM의 기억력 한계를 극복하기 위해 인간의 기억 체계를 모방한 2계층 아키텍처 기반의 기억 시스템입니다. 이는 단기 기억(STM)과 장기 기억(LTM)으로 구성되어, 빠르고 정확하며 안전한 기억력 제공을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* 2계층 아키텍처:
* STM (Short-Term Memory): TTL 기반 임시 기억과 AI Context Slots를 사용하여 현재 대화의 맥락을 유지하며, 주요 정보는 앵커 포인트로 고정하여 빠른 접근을 지원합니다.
* LTM (Long-Term Memory): 블록체인 구조를 활용하여 불변성을 보장하고, 해시 체인을 통해 무결성을 유지합니다. FAISS 벡터 인덱싱과 BERT 재랭킹을 통해 의미론적 검색 기능을 제공합니다.
* 저장 단위 및 방식: 모든 메모리 저장은 그레마스 6개 액탄트 역할(주체-행동-객체)을 기반으로 [주체-행동-객체] 구조의 1-2문장으로 기록됩니다. 이는 액션 단위 라벨링으로, "모든 작업 단위는 영구 보존 가치가 있다"는 원칙에 따라 중요도 판단보다 패턴 누적을 우선합니다.
* 저장 시점: 사용자 질문/요청, 문제 발견/해결, 작업 전환점, 피드백/개선사항, 코드/설정 변경, 테스트 결과 등 모든 상호작용이 영구 보존됩니다.
* 활용: API, CLI 및 MCP(Multi-purpose Copilot)로 활용 가능하며, 특히 컨텍스트 메모리가 협소한 ClaudeCode와 궁합이 좋습니다.
* 구현: 1인 인디게임 개발자가 바이브 코딩으로 개발 중이며, 기획, 구조 설계, 테스트 외에는 AI의 도움을 받고 있습니다.

개발 임팩트:
* LLM의 컨텍스트 길이 제약을 극복하여 더 깊고 맥락적인 상호작용을 가능하게 합니다.
* 블록체인 기반의 LTM은 기억의 투명성, 불변성, 무결성을 제공합니다.
* 그레마스 액탄트 기반의 저장 방식은 AI 기억의 구조화 및 인과관계 추론을 용이하게 하여, 궁극적으로는 가상 인격을 구성하는 기반이 될 수 있습니다.
* AI 가상 비서 "루카 프로젝트"의 핵심 기술로 활용되며, 자율성을 지닌 가상 인격체 개발을 목표합니다.
* 향후 로컬 LLM(Gemma) 사용을 통해 빠른 응답 시간과 자율성을 확보하고, 나아가 한 PC당 하나의 인격체가 배치되는 자율형 OS 역할 수행 가능성을 시사합니다.

커뮤니티 반응:
원문에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, LLM의 기억력 한계와 AI 에이전트 개발에 대한 높은 관심도를 고려할 때, 이러한 시스템은 개발자 커뮤니티에서 활발히 논의될 잠재력을 가지고 있습니다.

톤앤매너: 전문적이고 기술 중심적인 톤으로, LLM의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 접근 방식을 상세히 설명합니다.