알츠하이머 연구를 에이전트 메모리 오류에 대입해 보았습니다. 구조적으로 동일하더군요. 그래서 명세서를 작성했습니다.

기업에서 에이전트 시스템을 꽤 오랫동안 만들어왔는데, 항상 똑같은 문제가 터지더라. 에이전트가 내용을 까먹거나, 옛날 맥락이랑 지금 맥락을 헷갈리고, 쓸모없는 기억만 잔뜩 쌓여서 나중엔 검색 기능이 아예 먹통이 되는 거임.

그러다 문득 깨달은 게 있다. 이건 그냥 엔지니어링 버그가 아님. 알츠하이머 연구에서 나오는 증상들이랑 정확히 똑같음. 비유가 아니라, 구조적으로 똑같다고.

알츠하이머는 해마부터 망가지잖아. 해마가 단기 기억을 장기 기억으로 통합하는 역할을 하는데, 이게 고장 나면 어릴 적 기억은 나는데 방금 먹은 아침 메뉴는 기억 못 하는 거지. 자, 이제 에이전트 시스템을 봐봐.

컨텍스트 윈도우는 작업 기억(working memory)이고, RAG는 통합을 제대로 못 하는 통합 메커니즘일 뿐임. 벡터 저장소는 해마가 뭘 저장할지 걸러주지도 않는 장기 기억 저장소인 셈이지.

구조도 똑같고, 고장 나는 방식도 똑같음. 단지 기반이 되는 재료만 다를 뿐.

그래서 인지과학 문헌들을 싹 다 뒤져봤다. 수십 년간 실험으로 검증된, 에이전트 메모리 설계에 바로 적용할 수 있는 5가지 원칙을 뽑아봤음.

기억은 단일 저장소가 아니라 분류 체계임(Tulving 1972). 일화적, 의미적, 절차적 기억으로 나뉘지. 내가 본 에이전트들은 이걸 죄다 뭉뚱그려서 하나의 평평한 풀에 때려 박더라. 노이즈 때문에 성능 다 깎아먹는 주범임.

부호화의 깊이가 기억의 지속성을 결정함(Craik & Lockhart 1972). 날것 그대로의 로그는 금방 사라짐. 의도, 인과관계, 연관성을 가지고 부호화된 기억만이 살아남는 법임. 대부분의 에이전트는 너무 얕게 저장해.

검색이 기억을 강화함(Roediger & Karpicke 2006). 이른바 '시험 효과'지. 수동적으로 주입하는 것보다 능동적으로 회상하는 게 훨씬 잘 통합됨. 근데 지금 에이전트 패턴은 그냥 주입하고 끝임. 피드백 루프가 아예 없다고.

망각은 기능임(Ebbinghaus 1885). 절대 안 잊어버리는 시스템은 노이즈만 쌓여서 결국 검색 기능이 쓰레기가 됨. 요즘 에이전트들은 죄다 저장만 하려고 드는데, 그건 견고함이 아님.

오히려 알츠하이머랑 정반대되는 병리 현상이지.

중복성이 회복력을 만듦(Stern 2002). 인지 예비능 같은 거임. 기억 하나당 검색 경로가 많을수록 회복력이 좋아짐. 에이전트로 치면 단일 벡터 검색이 아니라 다중 앵커 인덱싱을 써야 한다는 소리.

이 원칙들은 AI 전용 논문이 필요한 게 아님. 기반이 무엇이든 간에 메모리 시스템이라면 공통적으로 가지는 특성이니까.

그래서 이걸 COGNITION.md라는 명세서로 정리해 봤다. (CLAUDE.md나 SKILL.md랑 같은 패턴의) 선언적 계약서인데, 에이전트가 어떻게 기억을 부호화하고, 통합하고, 검색하고, 정리하고, 검증해야 하는지 정의해 뒀음.

특정 프레임워크에 종속되지도 않음. SDK도 아니고, 런타임도 아니고, 또 다른 메모리 제품도 아님. 그냥 어떤 메모리 구현체든 갖다 쓸 수 있는 인지적 계약서라고 보면 됨.

저장소: https://github.com/arananet/cognition.md

이제 막 시작한 단계(v0.2 초안)임. 에이전트 메모리나 인지과학 쪽 일하는 사람들, 아니면 에이전트 오래 돌리다가 맥락 다 꼬여서 벽 느낀 사람들 피드백 좀 부탁함.