Buffer Memory

Buffer Memory 노드는 세션 동안 사용자와 에이전트 간의 대화 기록을 순차적으로 저장하며, 이전 대화를 그대로 유지하는 간단한 메모리 구조를 제공합니다. 복잡한 세션 관리 없이도 일시적인 대화 흐름을 유지하는 데 적합합니다.

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주요 기능

• 가장 기본적인 형태의 메모리 구조로, 대화 내용을 순차적으로 기록

• 지정된 Memory Key를 통해 LLM과의 연결에서 일관된 히스토리 제공

• Session ID 기반으로 메모리 세션을 분리하여 다중 사용자 구분 가능

• 빠르고 가벼운 구현이 가능하며 테스트에 적합

WindyFlo Buffer Memory

WindyFlo Buffer Memory Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Session Id	사용자 또는 세션 식별자 (빈 값일 경우 고정 세션으로 동작)	선택
Memory Key	LLM 연결 시 사용할 히스토리 키 (예: chat_history)	필수

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
BufferMemory	대화 히스토리를 포함한 메모리 객체 반환

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활용 예시

• 짧은 질문-응답 형태의 챗봇 테스트용 메모리 저장

• Session ID 기반의 멀티 유저 간 대화 구분 처리

• Agent와 Tool 간 연동 시 간단한 컨텍스트 공유 구현

• Streamlit, Gradio 등 프론트엔드 UI 기반 챗봇과의 빠른 연동

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사용 팁

• 동일한 세션 내 대화 흐름을 유지하고 싶다면 고정된 Session Id를 설정하십시오.

• Memory Key는 LLM 노드에서도 동일하게 지정해주어야 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

• 대화 길이가 길어질 경우, LLM의 컨텍스트 한도를 초과하지 않도록 주의하십시오.

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주의사항

• 메모리는 세션이 종료되면 초기화되며, 장기 저장 기능이 없습니다.

• 외부 DB나 파일로 저장되지 않기 때문에 데이터 영속성이 필요할 경우 다른 Memory 노드를 사용해야 합니다.

• Token 수 초과로 인해 LLM 응답이 누락되는 경우가 발생할 수 있습니다.