데브허브 | DEVHUB | Mycelian Memory - Giving AI Agents Lasting Recall by Sameer Choudhary
Mycelian Memory Presented by Sameer Choudhary
Giving AI Agents Lasting Recall
This video focuses on the Mycelian Memory project presented by Sameer Choudhary. He explains that he designed a log-structured architecture to provide AI agents with continuous and reliable memory. The video demonstrates how conversation records are stored as time series and context shards, enabling memory to persist across sessions. It also shows how memory is organized by topics and managed in “walls,” while distributed transaction logs are used to ensure stability. In the live demo, coding agents and evaluation agents record, search, and summarize conversations, highlighting the potential for developers and enterprises to implement AI systems that maintain long-term context. Overall, Mycelian Memory is introduced as an innovative approach to solving the memory challenges of conversational AI.
이 영상은 Sameer Choudhary가 발표한 Mycelian Memory 프로젝트를 중심으로 진행됩니다. 그는 AI 에이전트에게 지속적이고 신뢰할 수 있는 메모리를 제공하기 위해 로그 구조 기반 아키텍처를 설계했다고 설명합니다. 영상에서는 대화 기록을 타임 시리즈와 컨텍스트 샤드로 저장하고, 이를 통해 세션 간에도 기억을 유지하는 방식을 시연합니다. 또한 메모리를 주제별로 구분해 ‘월(wall)’ 단위로 관리하며, 분산 트랜잭션 로그를 활용해 안정성을 확보하는 구조를 보여줍니다. 실제 데모에서는 코딩 에이전트와 평가 에이전트가 대화 내용을 기록·검색·요약하는 과정을 시연하며, 개발자와 기업이 장기적 맥락을 유지하는 AI를 구현할 수 있는 가능성을 강조합니다. 전체적으로 Mycelian Memory는 대화형 AI의 기억 문제를 해결하기 위한 혁신적 접근을 탐구하는 영상입니다.
