AI 에이전트 엔지니어링 | 6강. 지식과 메모리

이 강의는 『AI 에이전트 엔지니어링』도서 내용을 기반으로 한 강민혁 역자의 강의입니다. 강민혁 역자 유튜브 채널 ( / @kminhyeok ) 에서도 시청하실 수 있습니다.

✅ 강의 타임라인
0:00 지식과 메모리 소개
0:56 컨텍스트를 풍부하게 만드는 두 가지 방식: 지식 vs 메모리
1:31 지식과 메모리의 차이
2:49 가장 기본적인 메모리: 컨텍스트 윈도우
3:56 롤링 컨텍스트 윈도우
4:40 컨텍스트 윈도우 효율적 관리법
5:11 지식 관리 방식: 텍스트 검색 (BM25 스코어링)
6:25 BM25 스코어링 실습
7:48 BM25 스코어링의 단점: 동의어 및 개념적 연관성 놓침
8:14 시멘틱 메모리: 단어나 구의 의미 이해 (인베딩 방식)
9:15 시멘틱 메모리 구현: 벡터 스토어 사용
10:17 시멘틱 메모리 실습
12:22 RAG (검색 증강 생성)
13:28 RAG의 장점
13:58 RAG 워크플로우
15:00 시멘틱 경험 메모리
15:37 시멘틱 경험 메모리의 효과
15:58 그래프 RAG: 지식을 그래프 구조로 표현
17:03 지식 그래프 구축 8단계
19:59 그래프 RAG 실습
22:58 그래프 RAG 장점: 멀티호 추론 및 구조화된 추론
24:31 동적 지식 그래프
25:12 동적 지식 그래프의 단점 및 해결 방안
27:16 노트 작성 기법
28:42 지식과 메모리 요약 및 결론

✅ AI 에이전트 엔지니어링
"AI 에이전트 시스템 구축을 다룬 최고의 입문서! 이 책 한 권이면 수백 편의 논문을 읽지 않아도 좋다"_아룬 라오, 메타 AI 그룹 매니저

『AI 에이전트 엔지니어링』은 LLM을 활용해 능동적으로 일하는 에이전트 시스템을 구축하는 실전 가이드입니다. 도구 선택과 계획(오케스트레이션), 기억(메모리) 관리 그리고 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 아키텍처까지 단계적으로 다룹니다.
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더 나아가 운영 환경에서 중요한 신뢰성, 보안, 거버넌스까지 포함해 ‘만드는 법’에서 ‘운영하는 법’으로 시야를 확장합니다.
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단순 자동화를 넘어, 인간의 의도대로 안전하고 투명하게 작동하는 에이전트 시스템을 설계하고 싶으신가요? 이 책은 아이디어를 프로덕션 수준의 시스템으로 연결하는 구체적인 로드맵을 제시합니다.

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