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수업 #8 — 그 많은 정보를 다 기억해?

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수업 #8 — 그 많은 정보를 다 기억해?

Source: bbojjak-viewer.vercel.app/lessons/lesson-08 Type: article By: 뽀짝이 / 뽀짝이의 서재 (지피터스 AI스터디) Valid as of: 2026-04-28

Key Insight

에이전트 기억은 3단계로 구성된다 — 대화 맥락(휘발) → 메모리 파일(반영구) → 시스템 파일(영구). RAG 대신 Full-context Loading을 쓰는 이유는 파일이 ~10개 수준으로 적기 때문. Prompt Caching으로 반복되는 시스템 프롬프트 비용을 90% 절감. 핵심: “대화는 휘발되지만, 파일은 남는다.”

핵심 Takeaway

  • Full-context Loading vs RAG: 에이전트 시스템 파일이 6~10개 수준이면 RAG보다 Full-context(통째로 읽기)가 정확하고 간단. 벡터 검색 누락 없음. RAG는 수천 개 문서의 기업 규모에 적합 (출처: “RAG 안 쓰나?” 섹션)
  • 기억의 3단계: (1) 대화 맥락(세션 안, 컴팩션 대상) → (2) 메모리 파일(memory/YYYY-MM-DD.md, 반영구) → (3) 시스템 파일(AGENTS.md/MEMORY.md, 매 대화 자동 로딩, 영구). 중요도에 따라 승격 (출처: “기억의 3단계” 섹션)
  • 컴팩션 방어 3가지: (1) 시스템 파일은 컴팩션 안 됨 (2) 중요한 건 즉시 파일 기록 (3) “MEMORY.md에 추가해줘” 사용자 명시 승격. “칠판은 지워져도 노트는 남는다” (출처: “컴팩션” 섹션)
  • Prompt Caching = 단골 할인: Anthropic API 레벨에서 반복 시스템 프롬프트를 캐시 처리. 캐시 적중 시 입력 토큰 비용 90% 절감. 시스템 프롬프트(변경 적음) 앞 / 대화(매번 변경) 뒤 배치가 최적 (출처: “Prompt Caching” 섹션)
  • 기억의 전이 = 에이전트 기억의 핵심 전략: 대화(휘발) → memory/ 파일(반영구) → MEMORY.md/AGENTS.md(영구). “이거 MEMORY.md에 추가해줘” 한마디로 영구 승격 가능 (출처: “세션의 일생” 섹션)

상세 요약

RAG 적합 규모 vs Full-context 적합 규모

기준RAG 적합Full-context 적합
문서 수수백~수천 개~10개 수준
구축 복잡도벡터 DB + 임베딩 + 검색없음 (그냥 읽기)
정확성검색 누락 가능모든 문맥 포함
적합 상황기업 지식 베이스에이전트 운영 파일

뽀짝이의 시스템 파일은 6개(SOUL/AGENTS/TOOLS/USER/IDENTITY/HEARTBEAT) + MEMORY.md. 이 규모에서는 Full-context가 최선이다.

기억 승격 흐름

대화에서 중요한 것 발견 (1단계: 휘발)
    ↓ "이거 기록해줘"
memory/YYYY-MM-DD.md에 기록 (2단계: 반영구)
    ↓ "MEMORY.md에 추가해줘"
MEMORY.md / AGENTS.md 반영 (3단계: 영구)

세션이 종료되고 컴팩션이 발동해도 3단계에 도달한 정보는 사라지지 않는다.

Prompt Caching 최적 구조

[시스템 프롬프트] ← 잘 안 바뀜 → 캐시 적중 가능
SOUL.md + AGENTS.md + TOOLS.md + ...

[대화 히스토리] ← 매번 바뀜 → 캐시 미적중
최근 대화 원본

[현재 메시지]

OpenClaw가 이 배치를 자동으로 구성. 사용자 별도 설정 불필요.

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