오라클 에이전트 메모리: 장기 기상 에이전트의 기업 메모리 서브스트레이트

장기 기상 에이전트의 메모리는 시스템 문제입니다. 실제 배포에서는 임의의 대화 내에 작업 상태를 유지하고 사용자 고유의 사실과 선호도를 세션 간에 회복하고 이전 결과에서 절차적 지식을 축적해야 합니다. 이러한 요구 사항은 문서 검색을 초과합니다. 메모리 층은 반드시 상호 작용이 지속적인 상태가 되는지, 상태가 범위화되는지, 지연 제한 내에서 상태를 검색하는지, 시간에 따라 상태를 수정하거나 삭제하는지 결정해야 합니다.

오라클 에이전트 메모리의 아키텍처

오라클 에이전트 메모리는 데이터베이스-네이티브 메모리 서브스트레이트로, 오라클 데이터베이스에 기반합니다. 오라클 에이전트 메모리의 아키텍처는 세 가지 층으로 구성됩니다.

• 메모리 층: 메모리 층은 메모리를 관리하는 층입니다. 메모리 층은 메모리를 인식, 추출, 통합, 검색, 요약, 수정 또는 삭제하는 작업을 수행합니다.
• 활성 메모리 코어: 활성 메모리 코어는 메모리 층과 상호 작용하는 층입니다. 활성 메모리 코어는 메모리 층으로부터 메모리 데이터를 수신하고, 메모리 데이터를 처리하고, 처리한 메모리 데이터를 메모리 층으로 반환합니다.
• 비활성 메모리 저장소 인터페이스: 비활성 메모리 저장소 인터페이스는 활성 메모리 코어와 메모리 층 사이의 인터페이스입니다. 비활성 메모리 저장소 인터페이스는 메모리 데이터를 저장하고, 메모리 데이터를 검색하고, 메모리 데이터를 수정하거나 삭제하는 작업을 수행합니다.

평가 방법론

오라클 에이전트 메모리의 평가 방법론은 다운스트림 작업 정확도와 메모리-중심 측정인 증거 검색, 회상, 지연, 추정 토큰 사용을 포함합니다. 평가 방법론은 오라클 에이전트 메모리의 성능을 평가하고, 오라클 에이전트 메모리를 다른 메모리 서브스트레이트와 비교합니다.

결과

오라클 에이전트 메모리의 평가 결과는 다음과 같습니다.

• LongMemEval 결과: 오라클 에이전트 메모리의 LongMemEval 결과는 93.8% 정확도입니다.
• 평평한 역사 기준선과의 비교: 오라클 에이전트 메모리는 평평한 역사 기준선보다 약 10.7배 적은 토큰을 사용합니다.
• 외부 기준선과의 비교: 오라클 에이전트 메모리는 외부 기준선과 비교했을 때, 약 10.7배 적은 토큰을 사용합니다.