AI 에이전트와 20분 동안 대화를 나눴습니다. 처음엔 A 방식이 좋다고 했다가, 끝에 가서 “역시 B로 가겠습니다”라고 결론을 냈죠. 그런데 에이전트는 대화 중반에 이미 “이 사람은 A를 원함”이라고 기억을 써두었습니다. 다음 대화부터 에이전트는 조용히 그 잘못된 기억을 전제로 깔고 움직입니다.

AI 메모리 인프라 스타트업 Supermemory가 Dynamic Dreaming 기능을 출시했습니다. 데이터가 들어오는 순간에만 처리하고 이후엔 변하지 않는 기존 메모리 방식에서 벗어나, 시스템이 유휴 시간에 스스로 기억을 재검토하고 갱신하는 구조입니다. API, OpenClaw, Hermes Agent 등 기존 Supermemory 사용자라면 별도 설정 없이 바로 적용됩니다.

출처: Introducing Dynamic Dreaming: supermemory now connects the dots, for you. – supermemory Blog

기존 메모리 시스템의 한계

지금까지 대부분의 AI 메모리 시스템은 두 가지 방식 중 하나로 작동했습니다.

첫 번째는 데이터가 들어오는 순간 즉시 기록하고 그 이후엔 건드리지 않는 방식입니다. 한번 쓰인 기억은 주변 맥락이 아무리 바뀌어도 그대로 남습니다. Claude Code처럼 컨텍스트 창이 가득 찰 때 한 번 요약하는 방식도 있지만, 그 순간의 판단이 이후를 영구적으로 결정한다는 점에서 다르지 않습니다. 어제 대화의 요약본은 오늘의 새로운 맥락을 전혀 반영하지 못한 채 에이전트의 판단 근거로 쓰입니다.

문제는 기억이 고정되는 타이밍입니다. 대화가 끝나지 않은 시점에 기록된 사실, 나중에 번복된 선호, 몇 달에 걸쳐 조금씩 들어온 단편들이 각자 고립된 채로 쌓입니다. 이 단편들 사이의 연결은 누가 만들어 주지 않으면 영원히 생겨나지 않습니다.

Dynamic Dreaming이 작동하는 방식

Dynamic Dreaming은 사용자가 잠잠해지거나 새 맥락이 충분히 쌓이면 Supermemory가 자동으로 “꿈 주기”에 진입하는 방식입니다. 고정 타이머나 별도 크론 잡 없이, 시스템이 누적된 맥락의 양을 보고 스스로 시점과 깊이를 결정합니다.

꿈 주기 동안 시스템이 하는 일은 세 가지입니다.

1. 재통합: 서로 연관된 단편 기억들을 하나로 묶고, 모순된 정보를 감지해 해소합니다. 너무 확신에 차 있던 기억은 신뢰도가 낮춰지고, 고립되어 있던 기억은 이웃을 찾습니다.
2. 추론 생성: 별도로 들어온 사실들 사이에서 새로운 연결고리(inference)를 도출합니다. 원문에 소개된 예시를 보면, O1 비자, 두 번의 인수, GitHub 스타 수, 특정 사건처럼 수개월에 걸쳐 수십 개의 대화에서 따로 들어온 사실들이 하나의 인사이트로 엮입니다.
3. 프로필 갱신: 사용자에 대한 이해가 정적인 속성 목록이 아니라, 새 증거에 따라 계속 업데이트되는 가중치 그림으로 유지됩니다.

중요한 원칙이 하나 있습니다. 추론은 반드시 출처 기억을 추적할 수 있어야 합니다. 근거를 제시하지 못하는 추론은 결과물에 포함되지 않습니다.

실시간 쿼리와의 공존

꿈 주기가 진행되는 동안 사용자의 쿼리가 들어오면 어떻게 될까요? Supermemory는 하이브리드 리트리벌 방식으로 이 문제를 해결했습니다. 아직 꿈 처리를 거치지 않은 새 기억은 원본 그대로 즉시 검색 가능한 상태로 유지되고, 꿈 처리가 완료되면 더 풍부한 형태로 대체됩니다. 지연은 최대 15분으로, 새 맥락은 즉시, 재정비된 기억은 백그라운드에서 순차적으로 제공됩니다.

메모리가 데이터베이스에서 벗어나는 시도

지금까지 AI 에이전트의 메모리는 결국 일종의 해시테이블이었습니다. 쓰고, 읽고, 수정하지 않는 구조. Dynamic Dreaming은 메모리 시스템이 수동적인 저장소가 아니라 스스로 사고하는 레이어가 될 수 있다는 방향을 실제 제품으로 구현한 첫 사례입니다. 에이전트가 오래 쓸수록 더 정확해지는 건 데이터가 많아져서가 아니라, 그 데이터를 계속 다시 생각하기 때문이라는 발상입니다.