AI Agents · 강의

간단한 기억 저장소(키-값)

사용자가 말한 사실(이름, 선호도)을 키-값 저장소에 보존하고, 매 대화 차례마다 시스템 프롬프트에 삽입해보세요.

레슨 4/414개 단계

간단한 기억 저장소(키-값)은(는) CoddyKit의 무료 AI Agents 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 AI Agents 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

가장 저렴한 장기 기억

벡터 데이터베이스와 임베딩이 등장하기 전부터, 소박한 키-값 저장소가 있었습니다. 사용자별 사실(이름, 선호 사항, 설정)을 저장하는 데는 이것만으로 충분합니다.

저장할 내용

KV 기억에 적합한 후보는 다음과 같습니다:

  • 사용자 이름과 언어
  • 선호 사항(단위, 시간대, 말투)
  • 고정 컨텍스트(현재 프로젝트, 현재 주제)
  • 최근 도구 인증 정보 / API 토큰

작은 메모리 내 저장소

단일 프로세스 프로토타입에는 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

memory = {
    'user_name': 'Alice',
    'units': 'celsius',
    'language': 'tr'
}

def remember(key, value):
    memory[key] = value

def recall(key, default=None):
    return memory.get(key, default)

remember('city', 'Istanbul')
print("Recalled user_name:", recall('user_name'))
print("Recalled city:", recall('city'))
print("Recalled missing key:", recall('country', 'unknown'))

시스템 프롬프트에 삽입하기

매 턴마다 KV 저장소의 내용을 시스템 프롬프트에 렌더링하세요:

def build_system_prompt(user_id):
    facts = load_facts(user_id)
    rendered = '\n'.join(f'- {k}: {v}' for k, v in facts.items())
    return f'''
You are AssistantBot.

Known facts about this user:
{rendered}

Use these to personalise replies.
'''

다중 사용자에는 Redis 사용하기

프로덕션 에이전트에는 Redis를 사용하세요:

import redis
r = redis.Redis()

def remember(user_id, key, value):
    r.hset(f'mem:{user_id}', key, json.dumps(value))

def recall_all(user_id):
    raw = r.hgetall(f'mem:{user_id}')
    return {k.decode(): json.loads(v) for k, v in raw.items()}

아니면 Postgres만 사용하기

Postgres도 사용할 수 있습니다 — 사용자마다 JSON 열 하나를 두면 됩니다:

CREATE TABLE user_memory (
    user_id TEXT PRIMARY KEY,
    facts JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'
);

-- Update one field:
UPDATE user_memory SET facts = facts || '{"units": "celsius"}' WHERE user_id = $1;

도구로서의 메모리

에이전트 자체가 메모리에 기록할 수 있도록 메모리 작업을 도구로 노출하세요:

tools = [
    {'name': 'remember', 'description': 'Save a fact about the user', 'parameters': {...}},
    {'name': 'forget', 'description': 'Remove a stored fact', 'parameters': {...}}
]

# The agent can call remember('user_name', 'Alice') itself.
for t in tools:
    print(f"{t['name']}: {t['description']}")

메모리 비대화 방지

사용자마다 저장할 키의 수를 50개 또는 100개로 제한하세요. 그렇지 않으면 시스템 프롬프트가 끝없이 커집니다.

만료 시간과 감쇠

일부 기억은 짧은 기간만 유지됩니다. Redis 만료 기능을 사용하세요:

r.hset(f'mem:{user_id}', 'last_topic', 'pricing')
r.expire(f'mem:{user_id}', 3600)  # 1 hour

사용자가 편집할 수 있는 메모리

사용자가 에이전트가 자신에 대해 기억하는 내용을 확인하고 편집할 수 있게 하세요 — ChatGPT의 메모리도 이런 방식으로 작동합니다. 이렇게 하면 신뢰를 쌓고 불쾌한 실수를 피할 수 있습니다.

개인정보 보호: PII 주의

저장된 사실에는 PII가 포함되는 경우가 많습니다. 민감한 필드는 저장 시 암호화하고, 사용자별 암호화 키를 사용하며, 계정을 폐쇄하면 삭제하세요.

KV에서 벡터로

KV는 구조화된 사실에 적합합니다. 구조화되지 않은 사실(“사용자는 편한 말투를 선호하고, 애니메이션 관련 비유를 좋아하며, 이모지를 싫어함”)에는 벡터 저장소가 더 적합합니다. 이에 대해서는 다음 과정에서 다룹니다.

KV 기억을 사용할 때

어떤 종류의 기억에 일반 키-값 저장소가 가장 적합할까요?

복습

개인 비서 사용 사례의 90%에서는 Redis 또는 Postgres KV 저장소를 사용하고 그 내용을 시스템 프롬프트에 렌더링하는 것만으로도 충분한 기억을 구현할 수 있습니다.

무료로 시작

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브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

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자주 묻는 질문

“간단한 기억 저장소(키-값)” 강의는 무료인가요?

네 — “간단한 기억 저장소(키-값)” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 AI Agents 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“간단한 기억 저장소(키-값)”에서 뭘 배우나요?

사용자가 말한 사실(이름, 선호도)을 키-값 저장소에 보존하고, 매 대화 차례마다 시스템 프롬프트에 삽입해보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 AI Agents을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

AI Agents을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 AI Agents은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“간단한 기억 저장소(키-값)” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 AI Agents 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 AI Agents 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 컨텍스트 창의 단기 기억
  2. 긴 컨텍스트가 확장되지 않는 이유
  3. 압축으로서의 요약
  4. 간단한 기억 저장소(키-값)
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