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Dev.toAI/ML
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MCP Public Contract 도입을 통한 Agent Memory 레이어의 인프라 수준 안정화
Full-Proof: Distillery 0.4.0 and the Agent Memory Problem
AI 요약
Context
LLM Agent의 휘발성 컨텍스트와 파편화된 raw data로 인한 추론 효율 저하 발생. 단순 Retrieval 기반 시스템의 한계를 극복하기 위해 지속적으로 합성되는 LLM Wiki 형태의 중간 메모리 레이어 필요성이 대두됨.
Technical Solution
- MCP tool surface를 Public Contract로 정의하여 툴 이름, 파라미터 형태, 에러 코드의 일관성 확보
- DuckDB 기반의 단일 테이블 구조에 BM25와 Vector Search를 결합한 Hybrid Search 설계
- /distill(작성), /recall(쿼리), /pour(합성) 프로세스를 통한 Karpathy의 Compile-and-Query 패턴 구현
- Provenance(출처) 및 버전 관리 메커니즘을 도입하여 메모리의 정정 가능성과 신뢰성 확보
- output_mode="summary" 설정을 통해 응답 데이터 크기를 300KB에서 수 KB 단위로 최적화
- Major version bump 기반의 하위 호환성 보장 체계를 구축하여 downstream 에이전트의 불안정성 제거
실천 포인트
1. Agent 도구 인터페이스 설계 시 파라미터 및 응답 스키마를 Public Contract로 정의했는지 검토
2. Raw data 직접 참조 대신 LLM이 주기적으로 합성하는 중간 지식 레이어(Wiki) 구축 고려
3. 메모리 엔트리에 작성자, 세션 ID, 수정 이력을 포함하는 Provenance 설계 적용
4. 컨텍스트 윈도우 최적화를 위해 데이터 모델의 요약 모드(Summary Mode) 구현