LangGraph InMemorySaver

LangGraph InMemorySaver

• InMemorySaver는 LangGraph Checkpointer의 한 구현체다.
• 그래프의 실행 상태를 메모리(RAM)에 저장한다.
• 같은 LangGraph thread_id의 대화를 이어갈 수 있게 한다.
• 이름에 Memory가 들어가지만, 장기 저장소가 아니라 실행 중 메모리에 올려두는 방식이다.

핵심 정의

• InMemorySaver는 세션별로 관리할 수 있는 대화 메모리다.
• thread_id별로 대화 상태를 나누어 저장한다.
• 서로 다른 thread_id는 기억을 공유하지 않는다.
• 저장 위치가 메모리이기 때문에 코드 실행 상태가 내려가면 저장된 대화 상태도 함께 사라진다.
• 그래서 "실습용 단기 기억"이라고 이해하면 좋다.

구조

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특징

• 저장 위치: RAM
• 지속성: Python 프로세스가 살아 있는 동안만 유지
• 장점: 빠르고 설정이 단순하다.
• 단점: 커널이나 서버가 꺼지면 저장 내용이 사라진다.
• 실습 적합도: 높다.
• 운영 적합도: 낮다.

서로 다른 세션은 기억을 공유하지 않는다

• InMemorySaver는 thread_id를 기준으로 대화를 구분한다.
• 같은 thread_id를 쓰면 이전 대화를 이어간다.
• 다른 thread_id를 쓰면 새로운 대화로 본다.

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• session-a에서 나눈 대화는 session-b에서 자동으로 보이지 않는다.
• 이것이 강의자료에서 말한 "서로 다른 세션 설정은 기억을 공유할 수 없다"는 의미다.

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코드 실행이 종료되면 휘발된다

• InMemorySaver는 파일이나 DB에 저장하지 않는다.
• 저장 위치가 메모리이므로 Jupyter 커널을 재시작하면 저장된 checkpoint도 사라진다.
• Python 프로세스가 종료되어도 마찬가지로 사라진다.
• 그래서 중요한 대화 상태를 오래 보존해야 한다면 LangGraph SqliteSaver나 LangGraph PostgresSaver를 사용해야 한다.
• 로컬 파일로 유지하려면 LangGraph SqliteSaver를 고려한다.
• 운영 서버에서는 LangGraph 운영용 메모리 저장소 기준으로 PostgreSQL 같은 저장소를 고려한다.

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언제 쓰나

• checkpointer 개념을 처음 실습할 때
• 로컬 노트북에서 여러 턴 대화를 빠르게 확인할 때
• 영구 저장이 아직 필요 없는 프로토타입을 만들 때

언제 부족한가

• 서버를 재시작해도 대화가 이어져야 할 때
• Human-in-the-loop에서 사람이 나중에 돌아와 승인해야 할 때
• 운영 환경에서 사용자별 대화 이력을 보존해야 할 때
• 장애가 나도 그래프 실행 상태를 복구해야 할 때

이런 경우에는 LangGraph SqliteSaver, LangGraph PostgresSaver 같은 영구 저장 checkpointer를 고려한다.

한 줄 요약

• InMemorySaver = thread_id별 대화 상태를 RAM에 저장하는 실습용 checkpointer.
• 같은 thread_id는 이어지고, 다른 thread_id는 분리된다.
• 커널이나 코드 실행이 종료되면 저장 내용은 사라진다.

관련

• LangGraph Checkpointer
• LangGraph SqliteSaver
• LangGraph PostgresSaver
• LangGraph thread_id
• LangGraph 메모리 상태 관리
• LangGraph 운영용 메모리 저장소
• Memory