인지과학 기반 Agent Memory 아키텍처의 구조적 해부와 설계 원칙

Context

기존 Agent Memory 라이브러리들이 인지과학 용어를 단순 레이블로 사용하며 실제 엔지니어링 구현과 괴리된 설계를 채택한 한계점 분석.

Technical Solution

• Extractor를 통한 Situated Event에서 Decontextualized Fact로의 정보 압축 및 추출 타이밍(Eager vs Lazy) 결정
• Store 내 신규 데이터와 기존 데이터 충돌 시 Overwrite, Append, Supersede 방식의 상태 관리 전략 수립
• Retriever 단계에서 Vector Similarity, Keyword Search, Reranker를 계층적으로 배치한 RAG 구조 적용
• Episodic(이벤트), Semantic(사실), Procedural(절차) 메모리의 특성에 따른 데이터 모델링 분리
• Biological Forgetting 모델의 맹목적 추종 대신 데이터 보존을 통한 Audit 가능성 확보 및 Retrieval 정교화 집중
• Offline Reorganization을 통한 비파괴적 스토어 최적화 프로세스 도입