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Dev.toAI/ML
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Answer-Store의 정보 부패 해결을 위한 Standing Questions 메모리 패턴 도입
Answers rot. Store questions instead.
AI 요약
Context
기존 AI Agent 메모리 시스템의 Answer-based Persistence 방식은 시점 기반의 정적 정보를 저장하여 레포지토리의 실제 상태와 괴리되는 정보 부패(Rot) 발생. Handoff Note와 같은 정적 기록물에 의존함에 따라 잘못된 상태가 누적되어 시스템 전체의 신뢰성을 저하시키는 한계 노출.
Technical Solution
- Materialized View의 Refresh 개념을 적용하여 Answer가 아닌 Question을 영속화하는 구조로 설계 변경
- 세션 시작 시점에 정의된 Standing Questions를 기반으로 실제 레포지토리 파일 및 명령어를 통해 Answer를 실시간 재도출(Re-derive)
- 이전 세션의 믿음(Belief)과 현재 재도출된 결과 사이의 차이를 비교하는 Delta-checking 로직 구현
- 모든 재도출 결과와 변경 사항을 HEAD SHA와 함께 Append-only JSONL 로그에 기록하여 추적성 확보
- LLM Judge와 SHA-256 Content Hash를 통한 검증 레이어를 추가하여 재도출된 답변의 무결성 보장
실천 포인트
- AI Agent의 메모리 설계 시 변동성이 큰 상태 값은 저장하지 말고 도출 쿼리(Question)만 저장할 것 - 세션 전이 시점에 Ground Truth(코드, DB 상태)와 메모리 간의 일치 여부를 검증하는 Ritual 프로세스 구축 - 단순 로그 적재보다 핵심 지표(Critical Beliefs) 중심의 Delta 로그를 설계하여 디버깅 효율성 제고