[무료강의] 논문으로 배우는 AI 에이전트의 기억 (1시간 통합본)

실습 저장소 (로그인 없음): https://github.com/careerhackeralex/a... · 실습 01~04는 labs/01~04, 프롬프트는 각 폴더의 PROMPT.md 💻 실리콘밸리 1% 리더의 AI 네이티브 강의: https://bit.ly/49f4axg ▶️ 상위 1% 인공지능 유튜브 썸네일 생성기 AutoKliq: https://bit.ly/4yN5baG 🔗 커리어해커 웹사이트: https://bit.ly/3ERFrTM 🧠 커리어해커 세컨드 브레인: https://bit.ly/3PtXjJK 👥 커리어해커 오픈카톡방: https://bit.ly/4ddokcy 에이전트 메모리 1부 — 1~4강 통합 강의(1:09:30). 에이전트에게 기억이 왜 필요한지 세 기능·세 조건·네 종류로 보고, 내 PC에 Hindsight를 띄운 뒤 원본은 지키고 사실은 고치는 미니 메모리 서버까지 만듭니다. ■ 이 영상에서 가져갈 것 (강마다 한 줄) 1강 · 에이전트에게 일을 맡기기 전에 세 질문(무엇을 알아야 하나 · 무엇에서 배워야 하나 · 지금 무엇을 붙잡아야 하나)으로 필요한 기억을 점검한다. 2강 · 가장 중요한 근거는 프롬프트의 맨 앞이나 맨 뒤에 두고, 내 과제에서 유효 길이를 직접 잰다. 3강 · 기억 후보를 작업·일화·의미·절차로 나누고, 작업 기억은 저장하지 않으며 절차는 사람이 확인한 뒤 저장한다. 4강 · 메모리 파일은 덮어쓰지 말고 이력으로 쌓는다 — 원본은 추가만 하고, 바뀐 사실은 지우지 않고 대체한다. ■ 진행 방식 인트로는 Alex가 직접 촬영했고, 강의 본편 내레이션은 Alex 목소리로 학습한 AI 음성(ElevenLabs)입니다. 대본은 논문 원문을 근거로 쓰고 숫자마다 조건과 쪽 번호를 붙였습니다. 실습 숫자는 깨끗한 클론에서 돌린 리허설 기록입니다. ■ 챕터 00:00 인트로 01:29 1강 · 에이전트에게 왜 기억이 필요한가 02:03 이 시리즈를 공부하는 법과 지도 02:49 MIT NANDA: 보고서가 말한 '학습 격차' 04:01 상태가 없는 LLM과 이어져야 하는 에이전트 05:29 서베이: 기억의 세 가지 기능과 세 질문 06:39 Reflexion: 같은 모델, 실패를 적어 두면 08:19 Generative Agents: 기억 구조가 행동을 만든다 10:02 원문 예시 · 발렌타인데이 파티 11:42 1강 한 장 정리 13:39 질문 · 100만 토큰이면 기억 문제가 풀릴까 14:00 실습 01 · 준비물과 모델 받기 15:00 실습 01 · 프롬프트로 서버 띄우기 16:21 실습 01 · 세션 A에서 저장하고 세션 B에서 묻기 17:45 실습 01 · 데이터 흐름 그리기 18:39 2강 · 컨텍스트는 기억이 아니다 19:47 책상과 서랍 20:14 Lost in the Middle: 정답의 위치 21:47 NoLiMa: 단어가 겹치지 않을 때 24:08 Context Rot: 길이와 방해 정보 25:38 MemGPT: 운영체제처럼 창을 관리하기 26:57 컨텍스트를 고르는 네 가지 방법 27:36 반론 · '100만 토큰이면 되지 않나' 28:09 2강 한 장 정리 30:07 실습 02 · 준비와 연습 메모 넣기 31:49 실습 02 · 세 방식 돌리기 32:21 실습 02 · 표 읽기 33:39 3강 · AI 기억의 네 가지 종류 34:52 서베이: 분류의 축은 하나가 아니다 35:47 CoALA ①: 작업 기억과 일화 기억 37:01 CoALA ②: 의미 기억과 절차 기억 38:11 따라 하기 · 반복 작업을 SKILL.md 초안으로 39:38 Hindsight: 사실과 믿음의 역할 41:01 원문 예시 · Alice에 대한 네 문장 42:42 39.0 → 83.6을 읽는 조건 44:05 3강 한 장 정리 45:24 실습 03 · 준비 46:06 실습 03 · 프롬프트로 미니 메모리 만들기 47:50 실습 03 · Hindsight와 나란히 보기 49:32 4강 · 기억의 일생: 쓰고, 정리하고, 고치기 50:53 Mem0: 쓰기는 추출과 갱신 두 단계 51:53 HaluMem: 환각은 쓰는 단계에서 생긴다 54:19 반복 정리는 쓸모 있던 기억도 망가뜨린다 56:14 원문 예시 · 18,282토큰이 122토큰이 된 순간 56:52 ACE: 통째로 다시 쓰지 말고 항목만 고친다 57:57 덮어쓰지 않고 대체하기 59:26 따라 하기 · 덮어쓰여 사라진 사실을 이력으로 1:01:45 4강 한 장 정리 1:03:33 실습 04 · 준비 1:04:28 실습 04 · 원본 기록과 대체 만들기 1:07:29 실습 04 · 이력 조회와 인용 검사 1:08:21 1부 정리와 2부 질문 ■ 인용 자료 (출판 상태 · 강) MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 — 보고서(예비 결과) · 1강 — https://nanda.media.mit.edu/ Memory in the Age of AI Agents (2025) — 프리프린트 · 1~3강 — https://arxiv.org/abs/2512.13564 Reflexion — NeurIPS 2023 · 1강 — https://arxiv.org/abs/2303.11366 Generative Agents — UIST 2023 · 1강 — https://arxiv.org/abs/2304.03442 Lost in the Middle — TACL 2024 · 2강 — https://arxiv.org/abs/2307.03172 NoLiMa — ICML 2025 · 1·2강 — https://arxiv.org/abs/2502.05167 Context Rot — Chroma 기술 보고서(2025) · 2강 — https://www.trychroma.com/research/co... MemGPT — 프리프린트 · 2강 — https://arxiv.org/abs/2310.08560 Effective context engineering for AI agents — Anthropic 블로그(2025) · 2강 — https://www.anthropic.com/engineering... LongMemEval — ICLR 2025 · 1·2강 — https://arxiv.org/abs/2410.10813 · BEAM — ICLR 2026 · 2강 — https://arxiv.org/abs/2510.27246 CoALA — TMLR 2024 · 3·4강 — https://arxiv.org/abs/2309.02427 Hindsight is 20/20 — ACL 2026 System Demonstrations · 3강 — https://arxiv.org/abs/2512.12818 Mem0 — ECAI 2025 · 4강 — https://arxiv.org/abs/2504.19413 HaluMem — 프리프린트 · 4강 — https://arxiv.org/abs/2511.03506 How Memory Management Impacts LLM Agents — ACL 2026 · 4강 — https://arxiv.org/abs/2505.16067 Useful Memories Become Faulty When Continuously Updated by LLMs — NeurIPS 2026 · 4강 — https://arxiv.org/abs/2605.12978 ACE: Agentic Context Engineering — ICLR 2026 · 4강 — https://arxiv.org/abs/2510.04618 #에이전트메모리 #AI에이전트 #ClaudeCode