엔터프라이즈 플랫폼
오래 지속되는 에이전트 메모리
에이전트는 단계 간 상태를 유지하고, 세션 간 사실을 저장하며, 귀사의 비즈니스에 고유한 지식을 보유합니다. 이 세 가지를 모두 귀사가 이미 운영 중인 데이터 인프라에 통합하십시오.
메모리는 설계상의 결정입니다
LLM은 요청에 답변한 후 대화 내용을 잊어버립니다. 에이전트가 기억하는 것처럼 보이는 것은 앱이 저장했다가 다시 전달한 내용뿐입니다. MariaDB는 하나의 플랫폼에서 두 가지 유형의 메모리를 제공합니다. 즉, TTL이 적용된 초고속 캐시의 작업 메모리와 데이터베이스의 운영 데이터와 함께 작동하는 시맨틱 메모리입니다.
장점
왜 에이전트 메모리를 여기에 저장하나요?
충돌 후에도 정상적으로 작동하는 상태
중단되거나, 처리 규모가 축소되거나, 사람의 승인을 기다리는 실행은 몇 시간 후, 심지어 다른 워커에서라도 마지막 체크포인트 지점부터 재개됩니다.
회의가 끝난 후에도 남아 있는 사실들
다음 대화는 고객의 선호 사항과 계정 정보가 이미 파악된 상태에서 시작되므로, 누구도 고객에게 같은 질문을 두 번 묻지 않습니다.
귀사가 보유한 지식
가격 정책, 방침 및 제품 문서는 의미에 따라 순위가 매겨지고 설명하는 데이터와 함께 저장되어, 에이전트가 답변할 때 전달됩니다.
하나의 플랫폼, 하나의 계약
두 스토어 모두 버전 인증을 함께 거치고 하나의 지원 계약으로 보장되므로, 프로덕션 에이전트 스택에 다른 벤더를 추가할 필요가 없습니다.
기능
두 개의 매장, 하나의 플랫폼
단기 작업 기억
체크포인트와 대화 내역은 MariaDB GridGain 에 저장되며, 응답 시간은 1밀리초 미만이고 TTL이 설정되어 있어, 작업이 재시작되더라도 중단된 지점부터 다시 이어집니다.
세션 간 메모리
설정 및 계정 정보는 단일 세션이 끝난 후에도 유지되며, 네임스페이스와 키별로 저장되고, 서버에서 유효 기간(TTL)을 자동으로 적용합니다.
데이터베이스의 의미적 메모리
MariaDB Enterprise Server VECTOR 열에 임베딩과 이를 나타내는 행을 함께 저장하므로, 하나의 문장으로 하나의 트랜잭션 내에서 필터링과 순위 지정을 수행할 수 있습니다.
LangChain 및 LangGraph 패키지
세 가지 통합 패키지가 체크포인트어, 스토어, 채팅 기록 및 벡터 스토어 인터페이스를 구현하므로, 백엔드는 코드 내에서 구성에 따라 선택할 수 있습니다.
또한 다음이 포함됩니다:
SQL의 메타데이터 필터
1밀리초 미만의 키 조회
워커 간 재개
서버 강제 TTL
Enterprise Platform 의 가격 정보를 찾고 계신가요?
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자주 묻는 질문
에이전트 메모리는 AI 에이전트가 언어 모델 외부에 보관하는 상태, 사실 및 지식을 말합니다. 모델은 각 대화 내용을 잊어버리기 때문에, 애플리케이션은 에이전트가 기억해야 할 내용을 저장해 두었다가 다음 호출 시 이를 다시 제공해 줍니다.
에이전트 메모리는 공유됩니다. 많은 사용자와 세션, 그리고 여러 에이전트가 동시에 이 메모리를 읽고 씁니다. 데이터베이스는 이러한 쓰기 작업의 일관성을 유지하며, 에이전트 프로세스보다 오래 지속되고, 요청에 필요한 행만 반환합니다.
체크포인터는 나중에 다시 시작할 수 있도록 그래프 실행 상태를 저장합니다. langgraph-checkpoint-gridgain를 사용하면 체크포인트가 MariaDB GridGain에 저장되므로, 승인을 위해 일시 중지된 작업이 나중에 다른 워커에서 재개될 수 있습니다.
단기 메모리는 실행 중인 작업의 실행 상태를 유지합니다. 세션 간 메모리는 단일 대화보다 오래 지속되는 팩트를 유지합니다. 시맨틱 메모리는 에이전트가 키가 아니라 의미 기반으로 검색할 수 있는 비즈니스 지식을 유지합니다.
네. 세 가지 패키지가 이 프레임워크의 인터페이스를 구현하고 있습니다. langchain-gridgain 및 langgraph-checkpoint-gridgain 는 MariaDB GridGain 용이며, langchain-mariadb 는 MariaDB Enterprise Server 용입니다.
MariaDB Enterprise Server IN서 벡터 임베딩은 설명하는 행과 함께 저장됩니다. 하나의 statement로 메타데이터를 필터링하고 의미를 기준으로 순위를 매길 수 있으며, 동기화를 유지해야 하는 별도의 벡터 저장소가 필요하지 않습니다.