LLM 관계형 메모리 오픈소스 발견

최근에 흥미로운 오픈소스를 발견해서 공유드립니다.

LLM에 관계형 메모리를 붙이는 프로젝트인데요, 기존 AI 메모리 시스템이 사용자의 이름이나 선호도 같은 사실(facts)만 저장하는 것과 달리, 대화의 관계 자체를 모델링하는 방식입니다.

작동 원리가 꽤 꼼꼼하게 설계되어 있습니다. 매 세션 후 Haiku가 대화를 분석해서 격식, 따뜻함, 유머, 깊이, 신뢰, 에너지, 회복력 7가지 차원으로 점수를 매기고, 5회 세션마다 수면 시간 에이전트가 3계층(기본 톤, 패턴, 앵커)으로 정제합니다.

특히 인상 깊었던 건 회복력(resilience) 차원인데요, 사용자가 솔직한 피드백을 얼마나 감당할 수 있는지를 추적해서 응답 스타일을 조절합니다. 메모리가 있을 때와 없을 때의 A/B 비교 결과가 확연히 다릅니다.

pip install git+https://github.com/spectator81-png/relational-memory.git
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
relational-memory

500줄 정도의 Python 코드이고 Anthropic SDK 외 별도 의존성이 없어서 가볍게 시도해볼 만합니다. 아직 n=1 프로토타입이지만 접근 방식 자체가 참고할 만하다고 봅니다.