에이전트는 턴 및 세션 간에 컨텍스트를 유지 관리하기 위해 영구 스토리지가 필요합니다. Lakebase 자동 크기 조정은 에이전트 상태 및 메모리를 저장하고 기본적으로 Databricks 인증과 통합하고 워크로드와 자동으로 크기 조정하기 위한 완전 관리형 Postgres 백 엔드를 제공합니다.
단기 메모리와 장기 메모리 비교
| 단기 메모리 | 장기 메모리 |
|---|---|
| 스레드 ID 및 검사점을 사용하여 단일 대화 세션 내에서 컨텍스트를 캡처합니다. 에이전트가 이전 턴을 인식하여 후속 질문에 답변할 수 있습니다. |
여러 대화에서 주요 인사이트를 추출하고 저장합니다. 과거 상호 작용을 기반으로 개인 설정된 응답을 사용하도록 설정합니다. 시간이 지남에 따라 개선되는 사용자 지식 기반을 구축합니다. |
동일한 에이전트에서 메모리 유형 중 하나 또는 둘 다를 구현할 수 있습니다.
배포 옵션
Lakebase 지원 에이전트 메모리는 다음 두 Databricks 배포 대상에서 지원됩니다.
Databricks 앱: LangGraph 체크포인터 또는 OpenAI 에이전트 SDK를 활용하여 단기 또는 장기 메모리를 가진 상호작용 애플리케이션으로 에이전트를 배포합니다. Databricks는 앱과 Lakebase 간의 인증을 자동으로 처리합니다.
자체 관리 에이전트 메모리(Lakebase)를 참조하세요.
모델 서비스: Lakebase 지원 검사점을 사용하여 모델 서비스 엔드포인트에 에이전트를 배포합니다. 임의의 검사점에서 대화를 재개하거나 분기할 수 있도록 LangGraph의 시간 탐색 기능을 지원합니다. 에이전트 메모리(모델 제공)를 참조하세요.
Implementation
전체 설정 지침, 앱 템플릿 및 Notebook 예제는 다음을 참조하세요.