Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기

핵심 내용

• LLM의 Statelessness로 인해 대화 연속성과 장기 기억 구현이 어려운 문제 정리
• Amazon Bedrock AgentCore Memory로 단기 기억, 장기 기억, 메모리 전략, Namespace 기반 구조화를 제공하는 방식 소개
• Strands Agents SDK 연동으로 자동 저장·검색을 처리하고, Memory Forking으로 분기 대화와 롤백, 실험 시나리오 지원
• 보안 격리, 암호화, 만료 관리와 같은 엔터프라이즈 운영 포인트 및 최신 연구 흐름과의 연결 설명

적용해볼 점

• 세션별 단기 기억과 사용자별 장기 기억을 분리해 관리하는 구조 검토
• 선호도, 사실, 요약 같은 목적별 메모리 전략으로 기억 저장 범위 분리
• 자동 검색과 분기 대화를 활용해 RAG 및 실험 환경의 복잡도 완화