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Dev.toAI/ML
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Markdown 기반 계층적 메모리 설계를 통한 AI Agent 상태 지속성 확보
Your AI agent has amnesia. Here's the file architecture I use to fix it.
AI 요약
Context
세션 종료 시 모든 컨텍스트가 소멸하는 AI Agent의 amnesia 문제와 일관된 페르소나 유지 불가라는 한계점 분석. Vector DB 도입 전 단계에서 단순 텍스트 기반의 상태 관리 체계 부재로 인한 낮은 연속성 문제 직면.
Technical Solution
- Identity Layer 설계를 통한 SOUL.md, IDENTITY.md 등 정적 파일을 활용한 일관된 페르소나 및 작동 규칙 강제
- Memory Layer를 Lifespan에 따라 Daily notes(단기), Long-term memory(장기), Recall(검색)의 3단계 계층 구조로 분리
- Raw data를 정제하여 Long-term memory로 이전하는 Curated Distillation 프로세스 구축
- Vector DB 대신 Markdown 파일을 채택하여 grep 기반의 디버깅 가능성 및 Git을 통한 상태 버전 관리 구현
- AGENTS.md에 영속적 정보 학습 시 즉시 파일에 기록하도록 하는 Write-through 원칙 정의
- 필요한 시점에만 인덱스를 참조하여 관련 라인을 컨텍스트에 로드하는 On-demand Retrieval 방식 적용
실천 포인트
- Agent의 페르소나와 운영 규칙을 분리된 정적 파일(Constitution)로 정의했는가 - 메모리를 저장 기간(Lifespan)과 목적에 따라 계층적으로 분리하여 관리하는가 - Vector DB의 복잡성 없이 텍스트 기반의 가독성과 Diff 가능성을 우선순위에 두었는가 - 세션 간 상태 전이를 위한 명시적인 기록(Write-down) 트리거가 설계에 포함되었는가