AI-네이티브 메모리 2.0: 세컨드 미

AI-native Memory 2.0: Second Me

March 11, 2025

저자: Jiale Wei, Xiang Ying, Tao Gao, Felix Tao, Jingbo Shang

cs.AI

초록

인간이 외부 세계와 상호작용하는 것은 근본적으로 개인적인 기억의 교환을 포함하며, 이는 다른 개인, 웹사이트, 애플리케이션, 그리고 미래에는 AI 에이전트와의 상호작용에서도 마찬가지입니다. 이러한 상호작용의 상당 부분은 중복적이며, 사용자들은 다양한 상황에서 동일한 정보를 반복적으로 제공해야 합니다. 기존의 해결책들, 예를 들어 브라우저에 저장된 자격 증명, 자동 채우기 메커니즘, 통합 인증 시스템 등은 일반적으로 사용되는 사용자 데이터를 저장하고 검색하는 중개자 역할을 함으로써 이러한 중복을 줄이려고 노력해 왔습니다. 대형 언어 모델(LLM)의 등장은 AI 네이티브 패러다임을 통해 기억 관리를 재정의할 기회를 제공합니다: SECOND ME. SECOND ME는 지능적이고 지속적인 기억 오프로드 시스템으로, 사용자별 지식을 유지, 조직화, 동적으로 활용합니다. 사용자 상호작용에서 중개자 역할을 함으로써, 컨텍스트 인식 응답을 자율적으로 생성하고, 필요한 정보를 미리 채우며, 외부 시스템과의 원활한 통신을 촉진하여 인지 부하와 상호작용 마찰을 크게 줄입니다. 전통적인 기억 저장 솔루션과 달리, SECOND ME는 LLM 기반의 기억 파라미터화를 활용하여 정적 데이터 보존을 넘어선 구조화된 조직화, 컨텍스트 추론, 적응형 지식 검색을 가능하게 하여 더 체계적이고 지능적인 기억 관리 접근 방식을 촉진합니다. SECOND ME와 같은 AI 기반 개인 에이전트가 디지털 생태계에 점점 더 통합됨에 따라, SECOND ME는 지속적이고 컨텍스트 인식적이며 자기 최적화하는 기억 시스템을 통해 인간-세계 상호작용을 증강하는 중요한 단계를 나타냅니다. 우리는 GitHub에서 완전히 현지화 가능한 배포 시스템을 오픈소스로 공개했습니다: https://github.com/Mindverse/Second-Me.

English

Human interaction with the external world fundamentally involves the exchange of personal memory, whether with other individuals, websites, applications, or, in the future, AI agents. A significant portion of this interaction is redundant, requiring users to repeatedly provide the same information across different contexts. Existing solutions, such as browser-stored credentials, autofill mechanisms, and unified authentication systems, have aimed to mitigate this redundancy by serving as intermediaries that store and retrieve commonly used user data. The advent of large language models (LLMs) presents an opportunity to redefine memory management through an AI-native paradigm: SECOND ME. SECOND ME acts as an intelligent, persistent memory offload system that retains, organizes, and dynamically utilizes user-specific knowledge. By serving as an intermediary in user interactions, it can autonomously generate context-aware responses, prefill required information, and facilitate seamless communication with external systems, significantly reducing cognitive load and interaction friction. Unlike traditional memory storage solutions, SECOND ME extends beyond static data retention by leveraging LLM-based memory parameterization. This enables structured organization, contextual reasoning, and adaptive knowledge retrieval, facilitating a more systematic and intelligent approach to memory management. As AI-driven personal agents like SECOND ME become increasingly integrated into digital ecosystems, SECOND ME further represents a critical step toward augmenting human-world interaction with persistent, contextually aware, and self-optimizing memory systems. We have open-sourced the fully localizable deployment system at GitHub: https://github.com/Mindverse/Second-Me.