Context Window 한계를 극복하는 계층적 Agent Memory 아키텍처 설계

What is Agent Memory and why does it matter?

Anil Murty2026년 5월 14일9분advanced

AI 요약

Context

Stateless LLM의 특성으로 인한 세션 간 기억 상실과 Context Window의 물리적 한계로 인한 정보 손실 발생. 수백 K 토큰의 WindowK 규모에도 불구하고 수개월간의 사용자 상호작용 데이터를 모두 수용하기 불가능한 구조적 제약 존재.

OS의 메모리 계층 구조를 차용한 Tiered Architecture 설계로 효율적인 데이터 관리 구현
Short-term Context를 Long-term Fact로 압축하여 외부 DB에 저장하는 bidirectional 데이터 흐름 구축
Semantic Memory와 Episodic Memory를 분리하여 '사실 관계'와 '시계열 사건'을 각각 Vector Index와 Event Log로 최적화
Vector Retrieval의 한계를 보완하기 위해 관계 기반 쿼리에 특화된 Knowledge Graph 하이브리드 구조 채택
core_memory_replace()와 같은 명시적 함수 호출을 통해 LLM이 스스로 메모리 적재 및 교체 시점을 결정하는 제어 루프 설계
RAG의 단방향 읽기 구조와 달리, 대화 중 실시간으로 정보를 쓰고 업데이트하는 양방향 상태 유지 메커니즘 적용

실천 포인트

1. 단순 유사도 검색 기반의 Vector Store로 시작하되 Multi-hop 추론 필요 시 Graph DB 도입 검토

2. 모든 대화 이력을 저장하기보다 요약 및 압축을 통한 Fact 단위 저장 정책 수립

3. 단순 지식 참조(RAG)와 사용자 개인화(Memory)를 엄격히 분리하여 아키텍처 설계

4. 신규 세션 시작 시 메모리 인출-응답-검증으로 이어지는 수동 테스트 루프 구축

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