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프레임워크 종속 없는 경량 개인 비서 에이전트: TypeScript·Bun 헥사고날 아키텍처와 결정론적 하네스 구현 가이드AI 2026. 10. 7. 20:12
프레임워크 종속 없는 경량 개인 비서 에이전트: TypeScript·Bun 헥사고날 아키텍처와 결정론적 하네스 구현 가이드핵심 요약: LangChain, LlamaIndex, CrewAI 등 시중의 고수준 AI 프레임워크는 빠른 데모 제작에는 유리하지만, 프로덕션 환경에서는 거대한 블랙박스 프롬프트, 런타임 오버헤드, 벤더 종속성이라는 치명적인 기술 부채를 남깁니다. 진정으로 신뢰할 수 있고 오래 지속되는 자율 비서 에이전트를 구축하기 위해서는 "외부 라이브러리 종속을 최소화하고, 도메인 코어와 외부 인프라를 엄격히 분리하는 헥사고날(Ports & Adapters) 아키텍처"가 필수적입니다.본 글에서는 고성능 자바스크립트 런타임인 Bun과 TypeScript를 기반으로, 외부 프레임워크 없이 바닥부터 구..
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AI 에이전트의 자기 객관화: memento '메타 메모리' 구현기MEMENTO 2026. 1. 14. 22:11
Intro: AI가 자신의 기억력을 평가할 수 있다면?"AI 에이전트가 단순히 정보를 꺼내오는(Recall) 것을 넘어, '내가 이 정보를 얼마나 자주, 얼마나 확실하게 기억해냈는지'를 알 수 있다면 어떨까요?"memento(GitHub) 프로젝트를 개발하며 항상 고민했던 것은 '기억의 품질'이었습니다. 단순히 저장된 텍스트를 벡터 검색으로 가져오는 것만으로는 부족했습니다. 어떤 기억은 매우 유용해서 자주 쓰이고(High Recall), 어떤 기억은 모호해서 신뢰도가 낮을 수(Low Confidence) 있습니다.이번 PR #77 은 바로 이 '메타 메모리(Meta-Memory)'를 구현하여, 에이전트에게 일종의 '메타인지(Meta-cognition)' 능력을 부여하는 작업이었습니다.The Challen..