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Dev.toAI/ML
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컨텍스트 89.6% 제거로 72시간 무중단 Agent 환경 구현
72 Hours of Zero Context Crashes: How CDA Changed My OpenClaw Agent
AI 요약
Context
대규모 Token Window 확보에도 불구하고 턴 수가 증가함에 따라 발생하는 Context Rot 현상 확인. 단순 메모리 확장이 아닌 Memory Alignment 부재로 인해 이전의 잘못된 추론 방향을 반복하는 병목 지점 발생.
Technical Solution
- 단순 저장 용량 확대 대신 현재 추론 벡터와 증거를 일치시키는 Direction over capacity 전략 채택
- Semantic Compression Graph(SCG) 도입을 통한 토큰 수 기반이 아닌 추론 구조(Topology) 중심의 압축 수행
- 실패한 추론 방향을 Miss로 기록하여 다음 Assemble 단계에서 QTS 가중치를 낮추는 Negative Guarantee 로직 구현
- DFS 기반의 Dead-end Recording 방식을 통해 동일한 오류 경로로의 진입을 구조적으로 차단
- Assemble, Ingest, AfterTurn, Compact, Bootstrap의 5단계 Phase-aware 전략으로 컨텍스트 최적화
실천 포인트
- 무분별한 Token Window 확장 전 Context Rot 발생 지점과 반복 패턴 분석 - RAG의 Semantic Match 외에 추론 경로의 성공/실패 여부를 기록하는 상태 관리 도입 검토 - 단순 요약이 아닌 논리적 구조를 보존하는 Topology 기반의 컨텍스트 압축 전략 설계