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이번 조사에서 관련 메모리는 크게 네 묶음으로 모였다.
축 | 핵심 질문 | 대표 메모리 |
|---|---|---|
에이전틱 개념/아키텍처 | 에이전틱 시스템은 기존 SaaS와 무엇이 다른가 |
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멀티에이전트 오케스트레이션 | 여러 에이전트를 어떻게 고장 나지 않게 조율할 것인가 |
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에이전트 메모리 | LLM의 stateless 한계를 어떻게 보완할 것인가 |
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프레임워크/패턴 | 어떤 제어 모델로 구현할 것인가 |
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메모라이저 안의 멀티에이전트 자료는 크게 두 부류다.
3.1 정적 오케스트레이션
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메모리 관련 메모들을 종합하면, 내부 지식베이스는 거의 같은 입장을 반복한다.
메모리가 없으면 LLM은 강력하지만 상태가 없는 텍스트 처리기일 뿐이다.
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Crew AI vs LangGraph 메모리는 이 질문을 잘 압축한다.
질문 | CrewAI 쪽 | LangGraph 쪽 |
|---|---|---|
추상화 수준 | 높다 | 낮다 |
자율성 | 높다 | 낮다 |
제어력 | 낮다 | 높다 |
결정성 | 약하다 | 강하다 |
적합한 용도 | 빠른 프로토타입, 실험 | 운영, 검증, 명시적 제어 |
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에이전틱 AI는 여러 LLM이 똑똑하게 말하는 기술이 아니라, 비결정적 모델을 메모리와 워크플로우와 오케스트레이션으로 길들이는 시스템 공학이다.
8. 이번 정리에 직접 사용한 메모리
5c54cc6f-689d-4f46-9856-3b4a085066e8- Agentic AI: Comprehensive Overview from Akka708e1686-36f6-4e32-8076-f9df3268069b- Akka Multi-Agent Planner 튜토리얼f56703c6-00ce-4b60-9407-30a366fa987f- Multi-Agent Planner Step 6: Dynamic Orchestrationff6775c2-a8e5-4192-ae4b-dfa0d93b5dd3- ReAct 프레임워크 - AI 에이전트의 사고와 행동 메커니즘501aeb53-94f9-4719-ad4b-37f38c0dfc05- 에이전트 메모리 시스템 가이드 (Agent Memory Guide)2eda1ddf-cfea-427a-9bf5-9f40a300ffb0- 맵제로 - AI 에이전트를 위한 지식 메모리 시스템8a98df57-0a8b-4320-a2b8-fce6b23ae2fe- One Context - Git Context Controller(GCC) 기반 에이전트 장기 메모리 해결책ae24ef3e-6ee2-4bb7-a9c1-03fec01e64f8- 크류 AI vs 랭그래프 - 에이전트 프레임워크 비교와 선택 가이드
외부 원전은 위 메모리들이 참조한 Akka, Weaviate Context Engineering, ProcessGPT/Lilys AI, One Context 관련 자료를 따른다.