어제 시장에서 발생한 사건과 프로젝트의 공식 구조는 둘 다 기억할 가치가 있지만 수명이 완전히 다름.

DAPPOS의 Bubble Engine에는 Compound Memory가 있음. 공식 문서는 이를 지속적으로 보존할 지식과 작업 과정에서 얻은 episodic learning을 함께 다루는 구조로 설명합니다.

예를 들면:

프로토콜 구조·공식 규칙 → 오래 유지할 지식
특정 시장 상황의 결과 → 작업 경험

처럼 역할이 달라질 수 있음.

모든 대화를 무작정 오래 기억하는 것보다 장기 지식과 경험성 정보를 구분해 다음 작업에 사용하는 것이 핵심임.

AI에게 기억 기능이 있다고 하면 보통 하나의 거대한 저장소부터 떠올리게 됨.

그런데 Web3에서는 정보의 성격이 완전히 다름.

프로토콜의 기본 구조처럼 비교적 오래 유지되는 지식이 있는 반면, 최근 시장에서 발견한 패턴처럼 시간이 지나면서 가치가 달라지는 정보도 있음.

DAPPOS의 Bubble Engine은 그래서 Compound Memory에서 durable knowledge와 episodic learnings를 함께 다루는 구조를 사용합니다. Durable 쪽에는 core, verified Web3 facts and models가 포함된다고 공식 문서에서 설명합니다.

즉 모든 기억을 똑같이 취급하는 게 아니라

오래 유지할 지식
+
최근 경험에서 얻은 학습

을 서로 다른 성격의 정보로 보는 것임.

AI Memory에서 중요한 것은 얼마나 많이 기억하느냐뿐 아니라 어떤 기억을 어떤 성격으로 보관하느냐일 수 있음.