25만 토큰, 벡터 DB 제로: 구글 Memory Agent가 내 Obsidian 노트 되살리다
내 Obsidian AI가 Alice의 Q3 예산 승인을 계속 잊어버렸다. 구글 Memory Agent 패턴이 이를 고쳤다—벡터 DB 없이, 650개 구조화된 메모리에 대한 순수 LLM 추론만으로.
⚡ Key Takeaways
- 구글 Memory Agent 패턴은 25만 컨텍스트로 650개 메모리를 직접 저장해 개인 노트에서 벡터 DB를 대체한다.
- SQLite에서 작동하는 세 에이전트(Ingest, Consolidate, Query)가 날짜와 사람에 대한 임베딩보다 우수한 회상을 제공한다.
- 이 단순함은 인디 AI 도구에서 RAG 과잉의 종말을 예고한다—LLM이 이제 네이티브 추론을 한다.
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Originally reported by Towards Data Science
