MemoryOS MCP 및 RAG를 활용한 멀티 에이전트 챗봇 개발 튜토리얼

핵심 기술

이 튜토리얼은 LLM의 제한된 컨텍스트 창 문제를 해결하기 위해 MemoryOS의 계층적 메모리 시스템(단기, 중기, 장기)과 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기법을 결합하여 멀티 에이전트 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• MemoryOS 아키텍처:
  • 단기 기억 (Short-Term Memory - STM): 실시간 대화 QA 쌍 저장
  • 중기 기억 (Mid-Term Memory - MTM): 주제 기반 세그먼트 그룹화 및 '열(heat)' 기반 관리
  • 장기 기억 (Long-Term Personal Memory - LPM): 사용자 특성, 선호도, 인사이트 저장
• MCP (Memory Chunking Planning):
  • 대화 기록 및 지식을 관리 가능한 청크로 분할하여 계층적 아키텍처에 맞춤.
  • 관련성, 최근성, 중요도에 따라 메모리 청크 검색 계획 및 최적화.
  • 동적 메모리 업데이트 및 '열' 기반 제거 전략 지원.
• 작동 방식:
  • 사용자 입력 및 에이전트 응답은 QA 쌍으로 STM에 저장.
  • STM 용량 초과 시 Updater 모듈이 세그먼트로 통합하여 MTM으로 이동.
  • MTM 세그먼트의 '열'이 임계값 초과 시 사용자 프로필 및 에이전트 지식 기반 업데이트를 위해 LLM 분석.
  • 응답 생성 시 Retriever 모듈이 STM, MTM, LPM 등 관련 컨텍스트를 검색하여 LLM에 전달.
• MCP Tool Server:
  • FastMCP 프레임워크를 사용하여 add_memory 도구 함수 구현.
  • add_memory 함수는 사용자 입력, 에이전트 응답, 타임스탬프, 메타데이터를 받아 MemoryOS 인스턴스에 메모리 저장.
  • 메모리 추가 시 오류 처리 및 성공/실패 결과 반환.
  • retrieve_memory 함수는 사용자 질문 기반으로 다양한 메모리 계층에서 관련 정보 검색.

개발 임팩트

• LLM의 기억력 한계를 극복하여 더 길고 복잡한 대화 유지 능력 향상.
• 사용자별 맞춤형 개인화된 대화 경험 제공.
• 에이전트의 장기적인 일관성과 사용자 이해도 증진.

커뮤니티 반응

콘텐츠에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, MCP 관련 이전 비디오가 AI 커뮤니티에서 큰 호응을 얻었다고 언급되어 기술의 잠재력을 시사합니다.