에이전트가 매번 같은 실패를 반복하는 이유, 기억은 있는데 배움이 없는 구조적 문제

Context

에이전트 시스템은 사실(Fact)을 저장하지만 결과(Outcome)로부터 학습하지 않는다. RAG와 Vector Search는 정상 작동하지만 근본적 문제는 검색 단계가 아니라 기억 구조에 있다. Hu et al.의 연구는 에이전트 기억을 사실적 기억, 경험적 기억, 작업 기억으로 분류하며, 대부분의 프로덕션 시스템은 첫 번째만 구현한다.

Technical Solution

• [이중 시간축 스토리지] → 각 사실에 valid_from과 valid_until 타임스탬프를 부여하여事実의 유효 기간을 구조적으로 관리
• [거래 시간 추적] → transaction-time을 별도 관리하여 시스템이 언제 그 사실을 알았는지 기록
• [시간 간격 관계 모델링] → Allen's Interval Algebra 적용으로 13가지 시간 관계(before, after, overlaps 등)를 쿼리 가능하게 설계
• [변경 감지 메커니즘] → 타임스탬프 기반 차분(delta) 감지 및 실시간 구독推送 기능 제공
• [상속 관계 명시적 표현] → 새 사실이 이전 사실을 대체할 때 구조적으로 연결하여 모호성 제거