Engram Memory: 에이전트를 위한 효율적인 그래프 기반 영구 메모리 SDK

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핵심 요약

그래프 데이터베이스와 LLM을 결합하여 비용 효율적이고 확장이 용이한 에이전트용 영구 메모리 SDK인 Engram Memory를 소개한다.

배경

기존 Mem0나 Zep 같은 메모리 솔루션들이 노드 폭증으로 인한 성능 저하와 높은 LLM 비용 문제를 겪고 있어, 이를 해결하기 위해 효율적인 아키텍처를 가진 Engram Memory SDK를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

이 토론에서 에이전트 메모리 시스템의 핵심 과제가 단순 저장을 넘어선 '비용 효율적인 구조화'와 '검색 성능 최적화'임이 확인됐다. Engram Memory는 그래프 DB의 배치 처리와 자가 구조화 메커니즘을 통해 상용 수준의 에이전트 구축 시 발생하는 운영 부담을 줄이는 대안을 제시했다.

커뮤니티 반응

작성자가 새로운 메모리 SDK를 공개하며 커뮤니티의 피드백을 구하고 있으며, 특히 LangChain과의 통합 가능성에 대한 관심을 유도하고 있다.

주요 논점

01찬성다수

기존 메모리 솔루션의 비용과 성능 문제를 해결하기 위해 그래프 최적화와 LLM 호출 최소화가 필요하다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

기존 솔루션들의 노드 폭증 문제가 실무 적용의 걸림돌이다.
LLM 비용 모니터링과 토큰 사용량 최적화가 중요하다.

실용적 조언

그래프 데이터베이스 사용 시 N+1 쿼리 문제를 피하기 위해 UNWIND를 통한 배치 처리를 적용하라.
검색 성능 향상을 위해 검색 단계에서 LLM 호출을 제거하는 아키텍처를 고려하라.

섹션별 상세

기존 메모리 솔루션의 확장성 문제를 지적했다. Mem0와 같은 도구는 모든 엔티티에 대해 노드를 생성하여 사용량이 늘어남에 따라 수백만 개의 노드가 발생하고 그래프 쿼리 속도가 급격히 저하되는 한계가 있다. Engram Memory는 이러한 노드 폭증을 방지하기 위해 구조를 최적화했다.

LLM 호출 횟수와 프롬프트 크기를 최소화하여 비용을 절감한다. 데이터 입력 시 단 1회의 LLM 호출만 사용하고, 검색 시에는 LLM 호출을 전혀 사용하지 않으며, 평균 프롬프트 크기를 735토큰 수준으로 유지한다. 이를 통해 대규모 데이터 처리 시 발생하는 비용 스파이크를 억제할 수 있다.

Neo4j 데이터베이스 쓰기 성능을 최적화했다. 개별 쿼리를 반복하는 N+1 방식 대신 UNWIND 명령어를 사용하여 쓰기 작업을 배치 처리하고, 단일 Cypher 쿼리로 그래프 탐색을 수행한다. 이는 데이터베이스 부하를 줄이고 전체적인 시스템 응답 속도를 향상시킨다.

자가 구조화 기능을 통해 메모리를 관리한다. 야간에 데이터 감쇠, 클러스터링, 아카이빙 작업을 자동으로 수행하여 수면 중 기억 응고화와 유사한 방식으로 메모리 구조를 최적화한다. 이는 장기적인 메모리 효율성을 유지하기 위한 핵심 메커니즘이다.

코드 예제

bash

pip install engram-memory-sdk

Engram Memory SDK를 설치하는 명령어

실무 Takeaway

Engram Memory는 데이터 입력 시 LLM 호출을 1회로 제한하고 검색 시에는 호출하지 않아 운영 비용을 획기적으로 줄였다.
Neo4j의 UNWIND 기능을 활용한 배치 쓰기와 단일 Cypher 쿼리 탐색으로 그래프 데이터베이스의 성능 병목을 해결했다.
LiteLLM을 통합하여 OpenAI, Anthropic, Ollama 등 다양한 LLM 공급자와 호환되며 프레임워크에 종속되지 않는 독립적인 SDK 형태를 취한다.

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GitHubEngram Memory GitHub Repository