<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AgentMemory on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/agentmemory/</link><description>Recent content in AgentMemory on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Mon, 22 Jun 2026 20:13:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/agentmemory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI 에이전트 메모리의 7가지 유형: 엔지니어를 위한 기술 가이드</title><link>https://techllm.github.io/posts/7-types-of-agent-memory-technical-guide/</link><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 20:13:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/7-types-of-agent-memory-technical-guide/</guid><description>LLM은 본래 기억이 없습니다. 진짜 에이전트를 만들려면 7가지 메모리 유형을 어떻게 쌓아 올리는지 알아야 합니다. 각 유형이 무엇을, 어디에, 얼마나 오래 저장하는지 정리합니다.</description></item><item><title>AI 코딩 에이전트의 망각을 끝내다 — agentmemory</title><link>https://techllm.github.io/posts/agentmemory-persistent-memory-ai-coding-agents/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 00:03:50 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/agentmemory-persistent-memory-ai-coding-agents/</guid><description>세션이 끝나면 모든 것을 잊는 AI 코딩 에이전트의 고질적 문제를, GitHub 10K 스타 오픈소스 agentmemory가 해결한다. 4-Tier 메모리 파이프라인과 하이브리드 검색으로 토큰 92% 절감, 검색 정확도 95.2%를 달성한 구조를 분석한다.</description></item><item><title>AI 에이전트 메모리: 에이전트가 ‘기억’해야 진짜 일할 수 있다</title><link>https://techllm.github.io/posts/ibm-ai-agent-memory-explained/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 23:10:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/ibm-ai-agent-memory-explained/</guid><description>IBM의 AI agent memory 설명을 바탕으로, 에이전트 메모리의 개념과 단기·장기·에피소드·의미·절차 기억의 실무적 의미를 정리한다.</description></item><item><title>엔터프라이즈 AI 에이전트의 다음 병목은 ‘메모리’다</title><link>https://techllm.github.io/posts/oracle-ai-agent-memory-enterprise/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 10:45:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/oracle-ai-agent-memory-enterprise/</guid><description>Oracle AI Agent Memory 발표를 바탕으로, 기업용 AI 에이전트에서 메모리가 왜 벡터 검색 이상의 거버넌스 인프라가 되는지 정리한다.</description></item><item><title>AI Agent Memory: 에이전트가 기억하고 학습하게 만드는 설계법</title><link>https://techllm.github.io/posts/letta-agent-memory-context-engineering/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 00:14:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/letta-agent-memory-context-engineering/</guid><description>Letta의 Agent Memory 글을 바탕으로, 에이전트 메모리를 단순 저장소가 아니라 컨텍스트 엔지니어링 문제로 이해하는 방법을 정리한다.</description></item><item><title>AI 에이전트 메모리가 파일 하나라면, 어디서부터 깨질까</title><link>https://techllm.github.io/posts/mem0-ai-agent-memory-file-problem/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 03:05:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/mem0-ai-agent-memory-file-problem/</guid><description>Mem0의 글을 바탕으로 MEMORY.md 같은 파일 기반 에이전트 메모리가 왜 시작은 쉽지만 규모가 커질수록 한계에 부딪히는지 정리한다.</description></item><item><title>AI 에이전트의 다음 확장축, 메모리 스케일링</title><link>https://techllm.github.io/posts/databricks-memory-scaling-ai-agents/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 19:15:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/databricks-memory-scaling-ai-agents/</guid><description>Databricks의 Memory Scaling for AI Agents를 바탕으로 에이전트 성능을 높이는 새로운 축으로서 메모리 스케일링, MemAlign 실험, 조직 지식 저장소와 거버넌스 문제를 정리한다.</description></item><item><title>AI 에이전트 메모리 2026: 이제 기억은 기능이 아니라 아키텍처다</title><link>https://techllm.github.io/posts/state-of-ai-agent-memory-2026-mem0/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 18:25:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/state-of-ai-agent-memory-2026-mem0/</guid><description>Mem0의 State of AI Agent Memory 2026을 바탕으로 에이전트 메모리 벤치마크, graph memory, 통합 생태계, OpenMemory MCP 흐름을 정리한다.</description></item></channel></rss>