이 튜토리얼에서는 AI 에이전트를 위한 메모리 엔지니어링 레이어를 구축한다. 이 레이어는 단기 작업 컨텍스트를 장기 벡터 메모리와 서사적 추적으로 분리한다. 임베딩과 FAISS를 사용하여 의미론적 저장을 구현하고, 성공적인 경험을 재사용할 수 있도록 왜 실패했는지를 기록하는 서사 기억을 추가한다. 이를 통해 AI 에이전트는 과거의 성공과 실패를 학습하고, 이를 향후 결정에 적용할 수 있다. 자세한 내용은 [링크](https://www.marktechpost.com/2026/02/01/how-to-build-memory-driven-ai-agents-with-short-term-long-term-and-episodic-memory/)에서 확인할 수 있다.

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