에이전트의 세션 간 기억 문제는 모델이 아닌 '하네스' 구조로 해결해야

요약

AI 에이전트가 세션 간 기억을 유지하지 못하는 것은 모델의 결함이 아니라 설계된 방식이며, 이 문제는 모델 자체가 아닌 아키텍처 수준에서 해결해야 한다. Anthropic이 공개한 가이드라인에 따르면, 초기화 에이전트가 환경을 설정하고 코딩 에이전트가 세션마다 점진적인 결과물을 남기는 방식이 권장된다. 에이전트의 작업 중단 시 로그를 통해 재개하며, 이전 세션의 결과물이 다음 세션의 기억과 기술로 이어지는 구조를 갖추어야 한다. 결국 더 똑똑한 모델이 기억 문제를 스스로 해결할 것이라는 기대와 달리, 기억 기능은 시스템 설계 단계에서 구조적으로 구현해야 하는 영역이다.

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