50K 토큰 제한과 3계층 메모리로 구현한 24/7 Claude Code 운영 전략

Context

지속적인 도구 호출과 API 응답으로 Context Window Bloat 발생. 200K 토큰 제한 환경에서 7시간 만에 컨텍스트 고갈 및 할루시네이션 유발. 장기 운영 시 메모리 소실과 비용 급증 문제 직면.

Technical Solution

• 세션당 50K 토큰의 Hard Cap을 설정하여 강제적인 컨텍스트 초기화 및 메모리 덤프 수행
• 단일 파일의 비대화를 막기 위해 Daily Notes, MEMORY.md, PARA Knowledge Graph의 3계층 메모리 구조 설계
• 14일 주기 Daily Notes 아카이빙을 통한 단기 휘발성 로그 관리
• 중요 학습 내용과 규칙을 MEMORY.md로 승격시켜 영구적으로 보존하는 큐레이션 방식 도입
• PARA 방법론 기반의 지식 그래프를 구축하여 엔티티 간 의미론적 연결 및 검색 효율 최적화
• Cron 기반의 하트비트 스크립트를 통해 토큰 사용량을 실시간 모니터링하고 96% 도달 시 세션 재시작 트리거

Impact

• 30분 주기 하트비트 체크 시 1회당 약 15K 토큰 소모
• 200K 컨텍스트 윈도우 기준 7시간 이내 자원 고갈 방지
• 67일 연속 가동 가능한 안정적인 에이전트 운영 환경 확보

Key Takeaway

LLM 에이전트의 장기 기억은 모델의 컨텍스트 윈도우에 의존하지 않고 엄격한 세션 관리와 외부 구조화 메모리 계층을 통해 구현해야 함.