How to Use Memory in Agent Builder
Author: Jacob Talbot (LangChain) | Source: blog.langchain.com | Published: 2026-02-19
한 줄 요약
LangChain Agent Builder에서 단기/장기 메모리와 스킬 시스템을 활용하여 에이전트가 피드백을 학습하고 지속적으로 개선되도록 하는 세 가지 실전 전략을 소개한다.
핵심 주장/내용
- 에이전트 메모리는 단기 메모리(대화 내 파일)와 장기 메모리(/memories/ 경로의 영속 파일)로 구분되며, 본질적으로 에이전트가 읽고 쓰는 파일 시스템
- “그 접근법을 기억해” 같은 명시적 지시로 장기 메모리에 학습 내용을 저장하면 반복 수정이 줄어듦
- 스킬(Skills)은 필요할 때만 로드되는 장기 메모리로, 불필요한 컨텍스트 과부하와 환각을 방지
- 에이전트의 instruction 파일을 직접 편집하여 사고 과정을 확인하고 빠르게 수정할 수 있음
- Deep Agents(LangChain의 자율 에이전트 프레임워크) 위에 구축되어 서브에이전트 생성 및 다양한 툴 연동 지원
주요 수치 / 사실
- 메모리 구조: 단기(대화 내 유지) + 장기(/memories/ 경로, 대화 간 유지)
- 스킬은 “참조 도서관” 방식으로 동작 — 제목만 보고 필요시 로드
- Markdown 파일 기반의 투명한 메모리 관리
관련 위키
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