단순 Memory 확장이 아닌 Local Truth Layer 기반의 Black Box Recorder 설계

Agents need a black box recorder, not more memory

Morgan2026년 5월 14일3분intermediate

AI 요약

Context

에이전트의 컨텍스트 유실 및 반복 작업 발생을 해결하기 위해 Vector/Persistent Memory 중심의 접근 방식을 채택해왔으나, 이는 추론 과정의 투명성과 책임 추적성을 제공하지 못하는 한계가 있음.

단순 기억(Memory)을 넘어 실행 경로 전체를 기록하는 Black Box Recorder 구조의 Local Truth Layer 도입
User Intent, Active Context, Tool Call 사유, Model ID를 포함한 Compact Chain 기록을 통한 실행 이력의 정밀 추적
Local-first 아키텍처 설계를 통한 클라이언트 간 Continuity 확보 및 추론 과정의 Replay 가능성 구현
Tool Provenance, Permission Spec, Cost Footprint를 기록하여 보안 신뢰도와 운영 가시성을 동시에 확보
Hallucinated Summary를 배제하고 실제 상태 변경과 런타임 데이터를 직접 기록하는 결정론적 로깅 메커니즘 적용

실천 포인트

1. LLM의 요약본이 아닌 원본 Tool Call 및 상태 변경 이력을 저장하는 Audit Log 설계 여부 검토

2. 서로 다른 클라이언트(Mobile, Web, Local) 간의 상태 연속성을 보장하는 공유 기록 계층 구축

3. 도구 호출 시 '왜 이 도구를 선택했는지'에 대한 Reasoning Trail을 메타데이터로 강제 저장

4. 토큰 소모량 및 런타임 비용을 개별 Task 단위로 매핑하여 비용 가시성 확보

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