MOC - AI Agents: 메모리 & 스킬
에이전트가 무엇을 “기억하고”, 어떤 “스킬”을 가지며, 어떻게 “컨텍스트”를 관리하는지.
메모리 시스템
| 노트 | 설명 |
|---|---|
| Synaptic Memory | 뇌 영감 지식 그래프 - 시냅스 강화, 4단계 메모리 통합 |
| Supermemory | AI를 위한 메모리 & 컨텍스트 엔진 (LongMemEval 3관왕) |
| OpenClaw 메모리 시스템 연구 | 사람과 같은 퇴화 메모리 구현 (81% 정확도, Association Boosting) |
| Honcho vs Mem0 vs SuperMemory 비교 | AI 에이전트 메모리 레이어 3-Way 비교 (벤치 + 실제 사용 후기, 2026.4) |
| MemPalace | Palace 아키텍처 AI 메모리 시스템 — LongMemEval 96.6% R@5, ChromaDB 원문 저장 |
스킬 시스템
| 노트 | 설명 |
|---|---|
| Memento-Skills | Let Agents Design Agents |
| 관리 | hermes skills, /skills, 자동 스킬 생성, Clawhub 설치 요약 |
| k-skill | 한국인을 위한 스킬 모음집 |
컨텍스트 & 페르소나
| 노트 | 설명 |
|---|---|
| A Survey of Context Engineering for LLM | 맥락 엔지니어링 포괄 서베이 — RAG, 메모리, 도구 통합, 다중 에이전트 통합 프레임워크 |
| Karpathy LLM Knowledge Bases | LLM로 개인 지식 베이스 구축 워크플로우 |
| Polysona | 메타인지 기반 멀티-페르소나 추출/운영 시스템 (랄프톤 우승작) |
| NotebookLM CLI 도구 모음 | NotebookLM 비공식 CLI/MCP 도구 후보 정리 |
| SourceLoop | NotebookLM 기반 리서치 런타임 |
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- MOC - Dev Tools
최종 업데이트: 2026-04-05 (ai-agents MOC 분리)