agent-memory은(는) 무엇을 하나요?
TypeScript로 구현된 대화 기록, 벡터 검색, 지식 베이스 및 사실 추출 기능을 갖춘 영구 AI 에이전트 메모리 저장소
개요
agent-memory는 AI 에이전트가 여러 세션에 걸쳐 컨텍스트를 유지할 수 있도록 설계된 확장 가능한 메모리 시스템입니다. TypeScript로 구축되어 JavaScript/TypeScript 생태계와의 원활한 통합을 제공합니다.
주요 기능
- 대화 기록: 에이전트와 사용자 간의 대화를 저장하고 검색합니다.
- 벡터 검색: 의미 기반 검색을 위해 대화 내용을 임베딩으로 변환합니다.
- 지식 베이스: 향후 참조를 위해 구조화된 지식을 저장하고 관리합니다.
- 사실 추출: 대화에서 자동으로 핵심 사실과 엔터티를 추출합니다.
지원 플랫폼
이 스킬은 다음을 포함한 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있습니다:
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- 기타 TypeScript 호환 AI 에이전트
설치
npm install agent-memory
또는
yarn add agent-memory
설정
메모리 시스템을 초기화하려면 다음 환경 변수를 설정하세요:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
VECTOR_DB_URL=your_vector_database_url
기본 사용법
import { AgentMemory } from 'agent-memory';
const memory = new AgentMemory({
openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
vectorDBUrl: process.env.VECTOR_DB_URL,
});
// 대화 내용 저장
await memory.saveConversation({
sessionId: 'session-123',
messages: [
{ role: 'user', content: '안녕하세요' },
{ role: 'assistant', content: '안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?' }
]
});
// 관련 메모리 검색
const memories = await memory.search('이전 대화', { limit: 5 });
// 사실 추출
const facts = await memory.extractFacts('사용자가 TypeScript를 좋아한다고 말했습니다.');
API 참조
AgentMemory
주 메모리 관리자 클래스입니다.
생성자:
options.openAIApiKey(string): OpenAI API 키options.vectorDBUrl(string): 벡터 데이터베이스 URL
메서드:
saveConversation(params): 대화를 저장합니다.search(query, options): 저장된 메모리를 검색합니다.extractFacts(text): 텍스트에서 사실을 추출합니다.getKnowledgeBase(): 저장된 지식 베이스를 검색합니다.updateKnowledgeBase(data): 지식 베이스를 업데이트합니다.
라이선스
MIT
기여
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