r/AI_Agents•4개월 전•14•53
AI 에이전트를 위한 메모리는 아직 멀었다
Memory for agents ain't here yet
핵심 요약
현재의 RAG 기반 메모리 방식은 에이전트의 근본적인 문제 해결보다는 파편화된 기술 조합에 불과하다는 비판.
- 메모리 기술의 한계 — RAG나 MCP 같은 현재 방식은 모델의 편향과 문맥 과부하 문제를 해결하지 못함
- 의사결정 추적성 — 메모리 문제는 단순한 정보 검색이 아니라 에이전트의 행동 근거를 증명하는 문제임
- 에이전트 협업 구조 — 에이전트 간 상태 공유와 역할 분담에 대한 설계 철학이 논쟁의 핵심임
- 거버넌스 필요성 — 에이전트의 의도와 실행 결과가 일치하는지 검증할 수 있는 시스템이 필수적임
매일 레딧이나 트위터 같은 곳을 보면, 모두가 RAG 래퍼를 하늘에서 내려온 신의 선물 같은 메모리 도구인 양 홍보하고 있어. 다들 똑같은 처방을 내놓지.
벡터 검색은 있지만 리랭커나 그래프가 정확도를 높여준다.
모델이 정보를 요청해야 하니까 MCP를 도입했다.
더 나은 마크다운 파일 관리.
모든 것은 로컬에서 작동.
아니면 더 큰 임베더, 리랭커, RRF 등등. 그런데 왜 아직 대중적인 채택이 이루어지지 않았을까?
내 생각에 빌더들은 퍼즐의 조각들을 대충 이어 붙이면서 메모리 계층이 원하는 결과를 가져다주길 바라고 있는 것 같아. 아무도 한 걸음 물러나서 문제를 제대로 이해하려고 하지 않아.
진정한 시스템이 작동하려면 모델이 요청하는 방식(MCP)에 의존해서는 안 된다고 봐. 모델은 RLHF로 훈련되는데, 이게 모델이 정확성보다 승인을 최적화하게 만드는 편향을 만들기 때문이지. 그렇다고 여러 스킬 파일을 가지는 것도 모델이 추론해야 할 문맥만 비대하게 만들어서, 정작 질문한 내용에 집중하지 못하게 할 뿐이야.
사후 추출 방식도 믿을 수 없다고 생각해. 네가 무언가를 기억하라는 요청을 받았을 때를 생각해 봐. 질문 방식에 따라 일어나지도 않은 일을 기억해낼 수도 있거든.
그렇다면 이상적인 시스템은 어떤 모습일까?
