MemoryOS MCP와 RAG Agent로 기억력 강화한 멀티에이전트 챗봇 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

LLM 기반 챗봇 개발자, AI 엔지니어, 대화형 시스템 설계자

• *난이도**: 중급 (MCP 메커니즘과 RAG 통합 이해 필요)

핵심 요약

• LLM의 한계: 고정된 컨텍스트 윈도우로 인해 장기 기억 및 대화 연속성 확보 어려움
• MemoryOS의 핵심: STM(단기기억), MTM(중기기억), LPM(장기개인기억)의 계층 구조를 통해 기억 관리
• MCP 메커니즘: 대화 히스토리 분할 및 열결성 유지, heat-based 전략으로 중요 정보 유지
• RAG 통합: 사용자 프로필 및 장기 지식 기반의 실시간 맥락 검색을 통해 정확한 응답 생성

섹션별 세부 요약

1. LLM의 기억력 한계

• 단기기억 최대 2048 토큰 제한으로 장기 대화 시 맥락 손실 발생
• 사용자 선호도, 이력 정보 등 개인화 정보 유지 실패
• 예: "사용자 A의 직업과 취미는 무엇인가요?" 질문 시 이전 대화 내용 무시

2. MemoryOS의 계층 구조

• STM: 실시간 대화 기록(QA 쌍) 저장
• MTM: 주제별로 그룹화된 세션 데이터 저장, heat(접근 빈도) 기반으로 LPM으로 이동
• LPM: 사용자 프로필 및 장기 지식 저장, LLM 분석 후 업데이트
• 예: "사용자 A의 직업: 소프트웨어 엔지니어, 취미: 게임 개발" 정보 저장

3. MCP 메커니즘

• 대화 히스토리 및 지식을 작은 블록(chunk)으로 분할
• heat-based eviction 전략으로 불필요 데이터 제거
• 예: "사용자 A의 최근 질문" → MTM에서 LPM으로 이동 시 heat 기준 분석

4. 코드 구현: `add_memory` 함수

• FastMCP 프레임워크 사용, @mcp.tool() 데코레이터로 툴 정의
• 필수 파라미터: user_input, agent_response, timestamp, meta_data
• 예:

@mcp.tool()
def add_memory(user_input: str, agent_response: str, ...) -> Dict[str, Any]:
    global memoryos_instance
    if memoryos_instance is None:
        return {"status": "error", "message": "MemoryOS is not initialized"}

• 에러 처리: user_input 또는 agent_response 누락 시 "required" 오류 반환

5. 메모리 검색: `retrieve_memory` 함수

• 사용자 질문 기반으로 STM, MTM, LPM에서 맥락 검색
• JSON 형식으로 결과 반환: {status, query, timestamp, user_profile, short_term_memory, relevant_content}
• 예: "사용자 A의 직업" 질문 시 LPM에서 저장된 프로필 정보 검색

결론

• MemoryOS MCP + RAG는 LLM의 기억력 한계를 극복하고, 대화 연속성 및 개인화를 실현
• 핵심 구현 팁: add_memory 함수에서 timestamp와 meta_data를 필수 파라미터로 처리하고, heat-based 전략으로 데이터 관리
• 실무 적용: 챗봇에서 MCP를 사용해 대화 히스토리 분할 및 장기 기억 통합, RAG로 실시간 맥락 검색 수행