LLM의 stateless 한계를 극복하는 5가지 AI 에이전트 메모리 아키텍처

Context

LLM은 설계상 stateless 구조로 매 추론마다 이전 상태를 망각함. 단순한 대화 이력 전달 방식은 Context Window의 토큰 제한으로 인해 정보 손실이 발생함. 에이전트의 복잡도가 증가함에 따라 단순 프롬프트 조정을 넘어선 메모리 인프라 구축이 필수적임.

Technical Solution

• 세션 내 대화 일관성 유지를 위해 Rolling Token Buffer 기반의 Short-Term Memory 설계
• 토큰 한계 도달 시 과거 메시지를 요약하거나 절삭하는 트렁케이션 전략 적용
• 사용자 선호도 및 과거 상호작용 기록을 저장하여 세션 간 연속성을 보장하는 Long-Term Memory 구축
• 외부 지식 베이스의 Semantic Search를 통해 검증된 사실을 주입하는 Semantic Memory 구현
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴을 활용해 모델의 Hallucination을 억제하고 도메인 전문성 확보
• LangChain, LlamaIndex, Vector Store(Pinecone, Weaviate 등)를 조합한 계층적 메모리 인프라 구성

Key Takeaway

에이전트의 기억력은 모델의 성능 문제가 아닌 인프라 설계의 문제이며, 목적에 맞는 메모리 유형을 선택해 Context Window에 최적의 정보를 주입하는 오케스트레이션 능력이 핵심임.