단순 저장을 넘어 '망각'과 '우선순위'를 설계하는 Agent Memory 전략

Context

장기 실행 Autonomous Agent의 컨텍스트 윈도우 포화 문제 발생. 오래된 정보의 잔존으로 인한 잘못된 의사결정과 환각 현상 심화. 단순 저장소가 아닌 지능적 Retrieval과 데이터 신선도 관리 체계 필요.

Technical Solution

• 결과 피드백 기반의 Retrieval Scoring을 도입하여 성공적인 작업에 기여한 기억의 가중치 상향 조정
• 외부 신호 및 파일 체크섬 기반의 TTL(Time-To-Live) 설정을 통해 데이터 성격별 신선도 관리 차별화
• Hot/Warm/Cold 계층형 저장 구조를 설계하여 컨텍스트 블로트 방지 및 전체 이력 유지
• Consequence Weighting 기법을 적용하여 시스템 장애 방지에 기여한 핵심 기억의 영구 보존 전략 채택
• Markdown 파일 기반의 단순 저장 방식에서 벗어나 Drift Detection이 가능한 전용 Memory API 레이어 구축

Impact

• Engram 무료 티어 기준 1개 Agent 및 10K Facts 저장 지원

Key Takeaway

생산 환경의 에이전트 메모리는 단순한 데이터 저장이 아닌, 시간의 흐름에 따른 정보의 가치 하락(Decay)과 모순 해결 로직이 포함된 상태 관리 시스템으로 설계해야 함.