💎 AI는 왜 기억을 못할까? — Unibase가 해결하는 ‘No Memory’ 문제 요즘 에이전트(Agent) 얘기 많잖아. 근데 막상 써보면 다 비슷한 벽에 박힘. “얘 왜 이렇게 금방 까먹지?” 대부분의 AI는 똑똑한데, 기억이 없다는 게 문제의 핵심임. ✅1) AI가 ‘기억’을 못하는 진짜 이유 AI 모델이 멍청해서가 아니라, 구조가 원래 그렇게 설계되어 있음. 🟢세션 기반: 대화가 끊기면 맥락이 날아감 🟢Stateless Agent: 매번 새로 태어난 것처럼 행동 🟢중앙화 DB 의존: 기억을 쌓아도 결국 특정 서버/서비스에 묶임 🟢데이터 소유권/프라이버시 문제: “내 대화/내 행동 데이터”가 누구 거냐는 질문 남음 🟢협업 불가능: 여러 에이전트가 같이 일하려면 ‘공유 기억’이 있어야 하는데, 이게 안 됨 결국 많은 프레임워크가 “에이전트”라고 부르지만, 현실에선 기억 없는 자동응답봇의 고도화 버전에 머무는 경우가 많음. ✅2) 연결만으로는 부족함: MCP / A2A가 해결 못한 구멍 여기서 프로토콜 얘기가 나옴. “에이전트끼리 잘 연결하면 되지 않나?” 근데 연결=협업은 아님. 🔴MCP (Model Context Protocol) 🟢LLM이 외부 데이터/툴에 접근할 수 있게 표준 인터페이스를 만드는 쪽 🟢장점: 통합 쉬워지고, 확장 라이브러리 늘어나는 중 🟢한계: 기본적으로 LLM 중심이라 에이전트-에이전트 협업은 약함 🔴A2A (Agent2Agent Protocol) 🟢에이전트끼리 메시지 주고받게 해주는 에이전트 통신 프레임워크 🟢장점: 메시지 구조가 깔끔해서 협업 설계하기 좋음 🟢한계: 외부 툴/시스템과 붙는 레이어가 약하고, 아직 채택이 제한적 둘 다 의미 있음. 근데 공통으로 남는 질문이 있음: “대화는 되는데, 그 협업이 ‘지속’되냐?” “신뢰/권한/정체성/기억은 어디서 보장하냐?” 여기서 No Memory 문제가 다시 튀어나옴. ✅3) Unibase는 “기억”을 인프라로 깔아버림 — Membase Unibase가 내세우는 핵심은 딱 이거임. “에이전트가 기억을 갖게 하자. 그것도 온체인/탈중앙으로.” 그래서 나온 게 Membase. BNBChain 위에 올라간 고성능 탈중앙 AI 메모리 레이어라고 보면 됨. Membase가 중요한 이유는 “메모장 기능”이 아니라, 에이전트 세계의 기본 전제를 바꿔버리기 때문임. 🟢Long-term memory: 장기 기억 저장 🟢On-chain identity: 정체성이 체인 위에 남음 🟢Cross-agent interoperability: 다른 에이전트/프레임워크랑 기억 기반으로 협업 가능 즉, “지금 뭐 했는지”를 저장하는 게 아니라 누가, 무엇을, 어떤 권한으로, 어떤 맥락에서 했는지가 남는 구조로 가는 거. ✅4) “기억”이 탈중앙이어야 하는 이유 ⚡ 중앙 DB에 저장하면 편하긴 함. 근데 그건 결국… 🟢데이터 주권: 누가 지우면 끝 🟢프라이버시: 누가 열면 끝 🟢상호운용성: 서비스 갈아타면 기억도 같이 죽음 🟢협업: 다른 에이전트가 믿고 쓸 근거가 부족함 Membase는 여기서 ZKP(영지식증명) 같은 메커니즘을 같이 들고 와서 내용을 까지 않고도 데이터의 진위/무결성 검증 같은 방향을 노림. “기억이 있다” + “그 기억이 믿을만하다”를 같이 가져가겠다는 설계임. 또, 오픈 표준/프로토콜로 여러 생태계(AI16z, Virtual, Swarms 등) 에이전트도 지원한다고 밝히고 있음. 이게 되면 “내가 쓰던 에이전트의 기억”이 특정 앱에 종속되지 않고 이동/공유될 수 있는 길이 열림. ✅5) AIP까지 붙으면? “연결 + 기억 + 권한”이 한 세트가 됨 Unibase는 단순히 memory만 내놓은 게 아니라 AIP(Agent Interoperability Protocol)까지 같이 밀고 있음. AIP의 포인트는 “에이전트끼리 대화해라” 수준이 아니라: 🟢워크플로우(협업 절차) 설계 🟢툴 공유/오케스트레이션 🟢서명 기반 권한/인증 🟢DID/ZKP 기반 신뢰 레이어 🟢외부 API/데이터 소스까지 붙는 통합 즉, MCP가 “LLM ↔️ 외부 도구”라면, A2A가 “Agent ↔️ Agent”라면, AIP는 “Agent 협업 전체 스택”을 지향하는 느낌. 그리고 이 협업이 의미 있으려면, 기억(Membase)이 바닥에 깔려야 함. 이 조합이 Unibase가 말하는 “Open Agent Internet” 쪽 그림임. ✅6) 이게 말만 그런 게 아니라, 이미 통합 사례가 나오고 있음 여기서 좀 현실감 생김. 🟢Virtuals의 GAME 프레임워크가 Membase 통합 → 17K+ 에이전트가 “기억하고, 적응하고, 진화”하는 방향으로 확장 🟢ElizaOS 생태계에 Membase 통합 → Eliza 에이전트가 Long-term memory / On-chain identity / Cross-agent interoperability 확보 이런 통합은 의미가 큼. 왜냐면 “Unibase가 좋다”가 아니라, 기억 레이어가 실제로 필요한 곳이 이미 많다는 증거니까. 참조1 ㅣ참조2 ㅣ참조3 ㅣ 참조4 💬 Comment 기억 없는 에이전트는 결국 “똑똑한데 금붕어” 느낌에서 못 벗어남. 이 시장이 커질수록 핵심은 모델 성능이 아니라 기억/정체성/권한 쪽으로 이동할 가능성 높아 보임. Unibase는 그걸 “기능”이 아니라 인프라로 깔겠다는 쪽이라, 개인적으로 방향이 되게 정직하다고 봄. 🔴Unibase 공식 링크 웹사이트ㅣ트위터ㅣ텔레그램 #Unibase #유니베이스 #스토리텔러 #디스프레드