메모리 전략

MemoryHook 클래스(memory_hook_provider.py)가 에이전트에 통합되는 방식입니다.

Memory Hook 라이프사이클

1. 에이전트 초기화 시 (on_agent_initialized)

def on_agent_initialized(self, event: AgentInitializedEvent):
    """에이전트 시작 시 최근 대화 기록 로드"""
    recent_turns = self.memory_client.get_last_k_turns(
        memory_id=self.memory_id,
        actor_id=self.actor_id,
        session_id=self.session_id,
        k=5,
    )

    if recent_turns:
        context_messages = []
        for turn in recent_turns:
            for message in turn:
                role = "assistant" if message["role"] == "ASSISTANT" else "user"
                content = message["content"]["text"]
                context_messages.append(
                    {"role": role, "content": [{"text": content}]}
                )
        # 이전 컨텍스트를 메시지 히스토리에 추가
        event.agent.messages = context_messages

2. 메시지 추가 시 (on_message_added)

def _add_context_user_query(self, namespace, query, init_content, event):
    """특정 네임스페이스에서 관련 메모리 검색"""
    memories = self.memory_client.retrieve_memories(
        memory_id=self.memory_id,
        namespace=namespace,
        query=query,
        top_k=3  # 상위 3개 관련 메모리
    )

    for memory in memories:
        content = "\n\n" + init_content + "\n\n" + memory["content"]["text"]
        event.agent.messages[-1]["content"][0]["text"] += content + "\n\n"

메모리 네임스페이스 구조

네임스페이스	저장 내용	용도
troubleshooting/user/{actor_id}/permissions	사용자 권한 정보	접근 권한 확인
troubleshooting/user/{actor_id}/facts	운영 사실 정보	아키텍처, SOP
conversation	대화 기록	세션 간 컨텍스트 유지