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Technical resources for AI developers to build applications, agents, and systems using Oracle AI Database and OCI services

What it solves

이 저장소는 Oracle AI Database와 OCI 서비스를 활용해 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하려는 개발자를 위해 포괄적인 기술 리소스, 레퍼런스 구현, 튜토리얼을 제공합니다. 특히 AI 에이전트 메모리 관리와 데이터 통합의 복잡성을 해결하기 위해, 통합 데이터베이스가 별도의 벡터, 키‑밸류, 관계형 스토어를 연결할 필요 없이 이를 대체할 수 있음을 보여줍니다.

How it works

허브는 여러 기능 영역으로 구성됩니다:

  • Apps: 에이전트형 RAG, 금융 AI 에이전트, 공급망 어시스턴트 등 엔드‑투‑엔드 아키텍처 패턴을 보여주는 완전한 동작 레퍼런스 구현.
  • Notebooks: 모델 실험, RAG 평가, Chain of Thought (CoT) 및 ReAct와 같은 인지 아키텍처를 다루는 인터랙티브 Jupyter 튜토리얼.
  • Agent Memory: oracleagentmemory 패키지를 위한 전문 리소스로, Oracle AI Database를 대화 기록 및 영구 사실을 위한 통합 메모리 코어로 사용하는 방법을 시연.
  • Guides: 메모리 엔지니어링 및 엔터프라이즈 에이전트 아키텍처에 관한 기술 문서와 프레젠테이션.
  • Workshops: 기본 RAG부터 고급 메모리 강화 에이전트까지 단계적으로 진행되는 실습형 학습 경로.

Who it’s for

AI 에이전트 또는 RAG 시스템을 구축하고 Oracle의 AI 인프라를 활용하고자 하는 AI 개발자 및 엔지니어를 위한 자료이며, 특히 에이전트 메모리와 데이터 저장을 통합적으로 접근하고자 하는 분들에게 적합합니다.

Highlights

  • Unified Memory Core: 벡터, 그래프, 공간, 관계형 쿼리를 단일 데이터베이스로 처리해 에이전트 메모리를 구동하는 방법을 보여줍니다.
  • Diverse Agent Implementations: LangGraph 감독자와 특화 어시스턴트를 포함한 다중 에이전트 시스템 예제를 포함합니다.
  • Comprehensive Tooling: LangChain, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK 등 인기 프레임워크와의 통합 예시를 제공합니다.
  • Reference Architectures: 엔터프라이즈 AI를 위한 "Memory Engineering" 및 "2026 agent stack"에 대한 상세 가이드를 제공합니다.