AI 에이전트와 컨텍스트 이식성

전체 읽기: https://contextandchaos.substack.com/p/i-got-long

전화기 비유는 꽤 설득력 있네요. 저도 도구들을 자주 옮겨 다니는데, 그때마다 컨텍스트를 처음부터 다시 구축해야 한다면 제가 돈을 내고 쓰는 서비스로서는 결격 사유입니다. 벤더들이 자기네 플랫폼이 데이터의 유일한 안식처가 되겠다고 약속하는 건 예전부터 해오던 수법이라, 에이전트 분야에서도 똑같은 상황인 게 놀랍지도 않네요.

와, 좋은 글이네요! 전화기 비유가 아주 적절합니다.

이 프로젝트를 건드린 지 좀 됐지만, 몇 달 전에 저도 똑같은 문제를 고민하고 있었어요. 제 생각에 AI 에이전트에게 컨텍스트는 전부나 다름없는데, 많은 사람들이 이 휴대 가능한 컨텍스트 문제를 해결하려고 시도했지만 이게 어떤 모습이어야 하는지에 대한 표준화가 없었습니다. 제가 직접 표준을 만들어보려고 시도했었어요. 확실히 다듬을 필요는 있지만, 여기서 확인해보실 수 있습니다: https://github.com/Agent-Knowledge- …

이식성은 실질적인 고민거리라고 생각합니다. 하지만 모든 팀이 당장 내일 에이전트를 플랫폼 간에 옮겨야 해서가 아니에요. 워크플로우가 변경될 때 중요한 컨텍스트를 검사하고, 내보내고, 재구축할 수 있느냐의 문제입니다.

저에게 유용한 테스트는 이겁니다: 원본 소스 데이터, 파생된 메모리, 도구 권한, 결정 로그를 분리할 수 있는가? 만약 이것들이 모두 벤더 종속적인 덩어리로 섞여 있다면 나중에 바꾸기가 고통스러워질 겁니다. 하지만 분리되어 있고 버전 관리가 된다면 종속 위험은 훨씬 작아지죠...

Kritmatta에서 이 문제를 많이 고민하고 있습니다. 우리가 발견한 한 가지는 이식성이 단순히 메모리를 내보내는 것에 관한 게 아니라는 점입니다. 무엇이 실제로 지속될 가치가 있는지 결정하는 것이죠. 지속 가능한 지식은 함께 이동해야 하지만, 실행 상태는 보통 그것을 생성한 워크플로우와 함께 머물러야 합니다. 이 둘을 분리해서 유지하는 것이 시간이 지남에 따라 모델을 변경하고 시스템을 발전시키는 데 훨씬 쉽게 만들어주었습니다.

두 에이전트가 함께 스키마를 작성했다면 그 소유권은 누구에게 있나요?

컨텍스트 이식성은 특히 팀들이 여러 AI 도구를 채택함에 따라 실질적인 고민거리라고 생각합니다. 프롬프트, 메모리, 워크플로우, 지식을 플랫폼 간에 옮길 수 없다면 전환 비용이 빠르게 증가하죠. 도전 과제는 단순히 데이터를 내보내는 게 아니라, 다른 시스템이 실제로 사용할 수 있는 방식으로 의미, 관계, 기록을 보존하는 것입니다. 오픈 표준이 도움이 되겠지만, 그때까지는 어느 정도의 벤더 종속성은 피할 수 없을 것 같네요.