Local-first 아키텍처와 RAG 기반 Persistent Memory 구현으로 AI Agent의 망각 문제 해결

Context

기존 LLM 기반 AI Agent의 Stateless 특성으로 인한 세션 간 컨텍스트 유실 및 반복적 정보 입력의 비효율성 발생. 또한 클라우드 기반 데이터 처리로 인한 민감 정보 유출 우려와 프라이버시 보호 제약이 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Local-first Architecture 설계를 통한 사용자 데이터의 로컬 머신 저장 및 클라우드 의존성 제거
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 메커니즘을 적용한 Persistent Memory 구조 설계로 장기적 컨텍스트 유지
• 로컬 Vector Database 또는 Knowledge Graph를 통한 사용자 특성 및 도메인 지식의 효율적 인덱싱 및 검색
• LLM 자체의 가중치 업데이트가 아닌, 최적화된 컨텍스트 주입을 통한 개인화된 응답 생성 로직 구현
• 오픈소스 기반의 투명한 코드 구조를 통해 데이터 흐름의 감사 가능성(Auditability) 확보
• 분산된 도구들을 하나의 통합 인터페이스로 결합하여 워크플로우 파편화 방지