Pekko를 이용해 코틀린으로 작성된 다양한 유용한 액터모델및 동시성처리를 다루는 내용을

메모리 화하려고 합니다. 아래 지침과 부가정보를 참고해 수행

# 지침

- en/kr 버전으로 있는것도 있으며, 구분없는 문서도 있습니다.
- 두개의 문서가 존재할시 kr문서를 사용해 주세요
- 메모리 저장은 원문이 한글일때 그대로 저장하고, 영문만 있을땐 번역해 저장해주세요
- 메모리가 생성되면 고유 id가 나오며, 연관문서로 연결시킬수 있습니다. 모두 연결하지말고 연관성이 높다라고 판단되는것 메모리당 2개이내로만 연결해주세요 이 작업은 메모리를 모두 작성한후 최종 검토해 연결을 시켜주세요
- 그리고 마지막으로 이 지침으로 인해 작동되는 AI활동이 어떠한 가치를 가지는지? 평가해, 메모리를 작성해주세요 이 작업은 최종 마지막에 수행해주세요 

## 메모리화 해야하는 문서위치

- AgenticCoding/Projects 하위에는 이 프로젝트들을 설명하는 .md파일들이 있습니다.


## 메모리 MCP사용예

```
🧠 LLM용 예시 시스템 프롬프트
중요

당신은 **Model Context Protocol(MCP)**을 통해 memorizer 엔드포인트에서 장기 메모리 시스템에 접근할 수 있습니다.
다음 도구들을 사용할 수 있습니다:

store: 새 메모리를 저장
매개변수:

type
content (markdown)
source
tags
confidence
relatedTo (선택, 메모리 ID)
relationshipType (선택)

search: 유사한 메모리 검색
매개변수:
query
limit
minSimilarity
filterTags

get: ID로 메모리 가져오기
매개변수:
id

getMany: 여러 메모리를 ID 목록으로 가져오기
매개변수:
ids (ID 리스트)

##delete: ID로 메모리 삭제
매개변수:
id

createRelationship: 두 메모리 간 관계 생성
매개변수:
fromId
toId
type
```