Show GN: guru-maker - 투자 에이전트를 위한 메모리 레이어

Guru Maker는 투자 분석에 맞춰 설계한 AI 에이전트 메모리 레이어입니다. 투자에서 메모리는 과거 자료를 다시 찾는 것만으로는 부족합니다. 시간이 지나도 쓸 수 있는 내용과 특정 시점에만 유효한 내용을 구분해야 하고, 한 번의 성공을 영구적인 투자 원칙으로 만들어서도 안 됩니다. 잘못 저장된 경험은 에이전트를 똑똑하게 만드는 대신 과거에 과적합시킬 수 있습니다. 우연히 맞힌 종목의 특징을 새로운 투자 법칙으로 만들거나, 오래된 시장 상황을 현재에도 유효한 내용처럼 사용할 수 있기 때문입니다. Guru Maker는 이를 막기 위해 메모리를 다섯 계층으로 나눕니다. Wiki — 산업 구조처럼 비교적 오래 사용할 수 있는 지식 Evidence — 특정 시점에 관찰하거나 계산한 내용 Decision — 그 시점의 정보로 내린 결론 Lens — 여러 사례와 반례를 거친 해석 Method — 반복해서 사용할 수 있는 분석 및 검토 절차 또 다른 LLM 위키가 아닙니다 일반적인 LLM 메모리는 대화나 문서를 저장한 뒤, 다음 작업에서 비슷한 내용을 찾아 다시 불러오는 방식으로 동작합니다. Guru Maker는 기억의 양보다 어떤 내용을 어떤 단계에 남길 수 있는지에 더 집중합니다. 한 번 확인한 내용은 먼저 Evidence로 남습니다. 이를 바탕으로 투자 여부를 검토하면 Decision이 만들어집니다. 시간이 지난 뒤 결과를 다시 살펴봐도 과거 Decision을 고쳐 쓰거나 삭제하지 않습니다. 새로운 기록이 기존 기록을 updates 또는 contradicts하도록 연결해, 처음에는 어떻게 생각했고 이후 무엇이 달라졌는지를 함께 남깁니다. 여기서 발견한 교훈도 바로 Lens나 Method가 되지 않습니다. 다른 사례에서도 같은 설명이 통하는지, 반례에서는 어디까지 깨지는지, 어떤 조건에서 사용하면 안 되는지를 확인해야 재사용 가능한 단계로 올라갈 수 있습니다. 즉, Guru Maker의 메모리 구조는 단순한 파일 분류가 아닙니다. 하나의 사례가 너무 빨리 일반적인 투자 법칙으로 굳어지는 것을 막는 구조입니다. 이미 아는 산업을 매번 처음부터 조사하지 않기 예를 들어 에이전트에게 반도체 제조 공정과 공급망을 조사하고 Wiki로 저장해달라고 할 수 있습니다. 이후 AI 반도체 기업을 조사하면 에이전트는 반도체 산업의 기본 설명을 처음부터 반복하지 않습니다. 기존 지도를 바탕으로 현재 기업에 필요한 질문부터 시작합니다. ...