AI 기억 영속성
AI 에이전트가 세션이 끝나도 맥락을 잃지 않게 기억 계층을 붙입니다.
SYNOPSIS
memory [--remember] [--recall] [--reflect] [--forget]DESCRIPTION
AI 에이전트는 세션이 끝나면 그동안의 결정과 시행착오를 잊습니다. 기억을 에이전트 밖의 서버에 두면 세션과 도구가 바뀌어도 이어집니다.
직접 만들어 운영하는 AnchorMind를 바탕으로, 쓰는 환경에 맞춰 기억 계층을 구성하고 연동합니다.
SCOPE
- 기억 모델
- 사실, 결정, 오류, 선호, 절차, 관계, 에피소드로 나눠 저장해 나중에 정확히 꺼냅니다.
- 검색
- 키워드, 시맨틱, 하이브리드 3계층으로 찾고 오래된 기억은 경고합니다.
- 접근 제어
- 에이전트별 토큰과 워크스페이스 격리로 기억이 섞이지 않게 합니다.
- 연동
- MCP로 Claude Code, Codex 등 에이전트에 붙이고 세션 시작과 종료 훅을 구성합니다.
DELIVERABLES
- 기억 서버 구성
- 에이전트 연동 코드와 훅
- 저장·회상 규칙 문서
- 운영 가이드
FIT
맞는 경우
- 여러 AI 도구를 쓰면서 같은 맥락을 반복해서 설명하고 있을 때
- 팀이나 개인의 결정 이력을 에이전트가 참조하게 하고 싶을 때
맞지 않는 경우
- 단발성 질의응답만 필요하고 이력이 필요 없을 때