로컬 GPU 기반 24시간 무중단 Memory Curation으로 14,189개 메모리 최적화

Context

세션 종료 시 데이터가 소실되는 Cold Start 방식의 AI Agent 메모리 구조적 한계 존재. 클라우드 API 기반의 메모리 관리는 토큰 비용 발생 및 데이터 프라이버시 제약으로 인해 지속적인 백그라운드 운영에 부적합함.

Technical Solution

• 로컬 GPU와 7~9B 파라미터 LLM을 활용한 무중단 Background Pipeline 설계
• Consolidation 단계에서 메모리 풀의 유사 데이터 병합 및 High-signal 정보의 Stash 승격 로직 구현
• Memory Inference 및 Graph Extraction 과정을 통한 원자적 사실 추출과 엔티티 관계 인덱스 업데이트
• 30분 주기 스케줄링을 통한 점진적 지식 베이스 고도화 구조 채택
• LM Studio 기반 OpenAI-compatible 엔드포인트를 활용하여 하드웨어 리소스에 따른 유연한 워크로드 분산 처리
• Discord 연동 Observability 레이어 구축을 통한 시스템 상태 실시간 모니터링 및 이상 징후 조기 발견

Impact

• 24시간 기준 총 48회 실행 및 14,189개 메모리 처리 완료(실패율 0%)
• 1,361개 핵심 메모리 Stash 승격 및 49개 중복 데이터 병합 수행
• RTX 4060 Ti 기준 Consolidation Pass 5분 미만 소요로 30분 주기 스케줄링 요구사항 충족
• RTX 5090 대비 4060 Ti의 속도는 3.3배 느리나, 운용 가능 범위 내 성능 확인
• 전 과정 로컬 인프라 활용으로 API 호출 비용 0원 달성

Key Takeaway

실시간성이 낮은 데이터 정제 작업은 고성능 하드웨어보다 적절한 스케줄링 주기와 로컬 LLM의 조합을 통해 비용 효율적인 무중단 파이프라인으로 구현 가능함.