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AI 에이전트용 범용 메모리 계층
개요
📄 Mem0의 토큰 효율 메모리 알고리즘 벤치마킹 → 모든 벤치마크는 동일한 프로덕션 대표 모델 스택에서 실행됩니다. 단일 패스 검색 (단일 호출, 에이전트 루프 없음). - -- 한 번의 LLM 호출, UPDATE/DELETE가 없습니다. 메모리가 누적됩니다; 아무것도 덮어쓰지 않습니다. - -- 에이전트가 행동을 확인하면, 그 정보는 이제 동일한 가중치로 저장됩니다. - -- 엔티티가 추출, 임베드되어 메모리를 통해 검색 강화를 수행합니다. - -- 의미론, BM25 키워드, 엔터티 매칭이 병렬 및 융합 점수로 평가됩니다. - -- 현재 상태, 과거 사건, 향후 계획에 관한 쿼리에 적합한 날짜 인스턴스를 순위 매기는 시간 인식 검색. 업그레이드 지침은 마이그레이션 가이드를 참조하세요. 평가 프레임워크는 오픈 소스로 제공되어 누구나 숫자를 재현할 수 있습니다. - -- 이전 알고리즘보다 +20점 - -- +27점, +53점.
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📄 Mem0의 토큰 효율 메모리 알고리즘 벤치마킹 →
새로운 메모리 알고리즘 (2026년 4월)
| 벤치마크 | 구형 | 신규 | 토큰 | 지연 p50 |
|---|---|---|---|---|
| 로코모 | 71.4 | 92.5 | 7.0K | 0.88초 |
| 롱메메평가 | 67.8 | 94.4 | 6.8K | 1.09초 |
| 보폭 (1M) | — | 64.1 | 6.7K | 1.00초 |
| 빔 (10M) | — | 48.6 | 6.9K | 1.05초 |
모든 벤치마크는 동일한 프로덕션 대표 모델 스택에서 실행됩니다. 단일 호출(단일 호출, 에이전트 루프 없음)이 top_200 검색 예산으로 가능합니다. 점수는 Mem0의 관리 플랫폼을 반영하며, 오픈 소스 SDK에는 제공되지 않는 독점 최적화가 포함되어 있습니다; 오픈 소스 사용자는 방향적으로 유사한 향상을 기대해야 하지만 동일한 수치는 기대하지 않습니다.
무엇이 변했나요:
- 단일 패스 ADD 전용 추출 – LLM 호출 한 번, UPDATE/DELETE가 없습니다. 메모리가 누적됩니다; 덮어쓰는 것은 없습니다.
- 에이전트가 생성한 사실은 1등급입니다 – 에이전트가 행동을 확인하면 그 정보는 동일한 가중치로 저장됩니다.
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📄 Benchmarking Mem0’s token-efficient memory algorithm →
New Memory Algorithm (April 2026)
| Benchmark | Old | New | Tokens | Latency p50 |
|---|---|---|---|---|
| LoCoMo | 71.4 | 92.5 | 7.0K | 0.88s |
| LongMemEval | 67.8 | 94.4 | 6.8K | 1.09s |
| BEAM (1M) | — | 64.1 | 6.7K | 1.00s |
| BEAM (10M) | — | 48.6 | 6.9K | 1.05s |
All benchmarks run on the same production-representative model stack. Single-pass retrieval (one call, no agentic loops) at a top_200 retrieval budget. Scores reflect Mem0’s managed platform, which includes proprietary optimizations not available in the open-source SDK; open-source users should expect directionally similar gains but not identical numbers.
What changed:
- Single-pass ADD-only extraction – one LLM call, no UPDATE/DELETE. Memories accumulate; nothing is overwritten.
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