Q9: "@Unibase_AI 메모리 레이어는 실제로 어떻게 작동하나요?"
A: Membase를 통해 에이전트가 세션 간 데이터를 저장(store), 읽기(read), 호출(call)할 수 있는 지속적 저장소를 제공합니다.
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Q10: "Unibase 메모리와 일반 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요?"
A: 탈중앙화되고 검증 가능하며, 여러 에이전트가 공유하고 진화시킬 수 있는 온체인 메모리입니다.
Q11: "@Unibase_AI에서 에이전트들끼리 메모리를 공유할 수 있나요?"
A: 네, Agent Interoperability Protocol (AIP)를 통해 크로스 플랫폼 메모리 공유가 가능합니다.
Q12: "지속적 메모리가 AI 에이전트에게 어떻게 도움이 되나요?" A: 과거 상호작용을 기억하여 컨텍스트를 유지하고, 시간이 지남에 따라 학습하고 적응할 수 있습니다.
Q13: "@Unibase_AI 시스템에서 메모리 손실을 방지하는 방법은?"
A: 온체인 저장으로 세션 간 데이터가 손실되지 않으며, 분산 노드가 가용성을 보장합니다.
Q14: "@Unibase_AI 메모리는 대용량 처리에 확장 가능한가요?"
A: OP Stack 기반으로 구축되어 효율적 처리가 가능하며, 2026년 Q1까지 100만 노드 목표입니다.
https://x.com/Unibase_AI/status/1982678520967950423
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