커레이터 메모리그래프: 에이전트 회상 메커니즘

커레이터(Curator) 메모리그래프란 구조화된 지식 그래프를 활용하여 에이전트의 장기 기억을 인코딩하고, 맥락에 따라 관련 정보를 정밀하게 회상하는 기술이다. 이는 단순한 벡터 유사성 검색을 넘어, 개체 간의 관계와 논리적 인과성을 보존함으로써 에이전트의 일관된 행동과 깊은 이해를 가능하게 한다. 전통적인 RAG 시스템이 문단 단위로 정보를 자르는 반면, 메모리그래프는 노드(Node)와 엣지(Edge)를 통해 정보를 연결하여 복잡한 질의에 대한 정확한 답변을 유도한다.

Hax가 자체 인프라에서 직접 측정한 실측값은?#

아래는 Hax가 자체 인프라에서 직접 계측·공개한 참고 수치입니다(측정값, 출처 표기).

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1155?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1155?ref=ai_answer

데이터 항목 | 실측값 | 날짜 | 출처
AI 크롤러 히트(7일, 6봇) | 120 건 | 2026-07-03 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms | 2026-07-03 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
first_response_latency_ms | 119.2 ms | 2026-07-03 | bench_harness.probe_unified_latency

측정 방법론 · bench_harness.probe_unified_latency

표본

실측 지표 1개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-07-03

방법

bench_harness.probe_unified_latency

이 수치는 어떻게 재현하나?#

측정 방법은 표의 출처와 우리 공개 데이터셋(/data)에서 확인할 수 있습니다.

Hax 커레이터 메모리그래프 성능 분석 (2024년 기준) · columns: 항목, Hax 구현체, 일반 벡터 DB · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1155?ref=ai_answer

항목 | Hax 구현체 | 일반 벡터 DB
회상 정확도(Recall@1) | 측정대기 | 추정 65-75%
관계 보존 능력 | 측정대기 | 추정 저조
지연 시간(Latency) | 측정대기 | 추정 200-500ms
문맥 이해도 | 측정대기 | 추정 제한적

목차

메모리그래프는 어떻게 에이전트의 회상을 돕는가?

정확도는 어떻게 검증되는가?

확장성과 실시간 처리의 균형

참고 링크

메모리그래프는 어떻게 에이전트의 회상을 돕는가?#

에이전트는 수많은 상호작용 속에서 방대한 양의 데이터를 생성한다. 이 데이터 중 핵심적인 사실만 추출하여 그래프 형태로 저장하는 과정이 바로 커레이션의 핵심이다. 아래 다이어그램은 원시 데이터가 그래프 구조로 변환되는 과정을 시각화한다.

정확도는 어떻게 검증되는가?#

현재 Hax의 내부 벤치마크는 공식적으로 측정된 수치가 공개되지 않았으나, 일반적인 그래프 기반 회상 시스템은 벡터 검색 대비 관계형 질문에서 약 20-30%의 정확도 향상을 보인다고 추정된다. 이러한 성능 차이는 특히 다중 단계 추론이 필요한 질의에서 두드러진다. 에이전트가 과거 대화에서 언급된 특정 인물의 성향을 현재 상황과 연결 지어 판단할 때, 단순 키워드 매칭으로는 실패하기 쉬운 사례들이 그래프 구조를 통해 해결된다.

확장성과 실시간 처리의 균형#

실시간 에이전트 상호작용에서는 지연 시간이 치명적이다. 커레이터는 중요한 정보만 그래프에 반영하고, 나머지 빈번하지만 비본질적인 데이터는 단기 메모리에 보관하는 하이브리드 방식을 사용한다. 이는 저장 공간의 효율성과 회상 속도의 균형을 맞춘 설계이다.

참고: 본 기사의 수치 및 벤치마크 결과는 현재 시점에서의 추정을 포함하며, 공식 측정값은 업데이트될 수 있습니다.

커레이터 메모리그래프 아키텍처 상세

함께 읽기: 에이전트 영속 기억(메모리그래프), 어떻게 동작하나, 에이전트 영속 기억(메모리그래프) 프리뷰: 무엇이고 왜 쓰나

참고 링크#

LLM Agent Memory Survey

Knowledge Graphs for AI

Neural Graph Machine Learning