재사용 가능한 에이전트 메모리는 모델 내부에 뭔가를 “기억시킨다”는 뜻이 아니다. 노트, 출처, 결정, 요약, 검색 인덱스를 모델 밖에 두고 다음 세션이 필요한 부분만 다시 읽게 만드는 구조다.

기본 구조

작업 실행
  -> 관찰/결정/출처 기록
  -> 짧은 요약 생성
  -> 검색 가능한 저장소에 저장
  -> 다음 세션에서 관련 항목만 로드

구현 단계

1. 메모리 항목을 작게 나눈다. “프로젝트 전체 요약” 하나보다 결정, 파일, 실패 원인, 사용자 선호를 따로 둔다.
2. 출처를 붙인다. 언제, 어떤 파일·URL·이슈에서 나온 정보인지 남기지 않으면 오래된 memory를 반박할 수 없다.
3. 요약과 원문을 분리한다. 에이전트는 요약을 먼저 읽고, 필요할 때 원문으로 내려간다.
4. 검색 키를 설계한다. 태그, 작업 유형, 파일 경로, 날짜, 관련 사람을 메타데이터로 둔다.
5. 갱신 규칙을 둔다. 새 사실이 기존 memory와 충돌하면 덮어쓸지, 폐기할지, 둘 다 유지할지 정한다.

최소 파일 기반 예시

memory/
  ROUTER.md
  decisions/
    2026-07-13-publish-flow.md
  patterns/
    wordpress-publish-checklist.md
  sources/
    raw-file-ingest-policy.md

작업 시작 시 에이전트는 ROUTER.md만 읽고, 라우터가 현재 작업과 관련된 memory 파일을 지정한다. 작업 종료 시에는 새 결정과 실패를 작은 문서로 추가한다.

운영 팁

• Memory는 항상 “읽을 가치”가 있어야 한다. 오래된 로그 덤프는 memory가 아니라 쓰레기 컨텍스트다.
• 사용자 선호와 시스템 정책을 같은 문서에 섞지 않는다.
• 자동 요약은 좋지만, 중요한 결정은 사람이 읽을 수 있는 근거와 함께 남긴다.
• 코딩 에이전트라면 mex처럼 router, check, drift detection이 있는 도구를 쓰는 편이 낫다.

관련 문서

• mex — AI 코딩 에이전트를 위한 영속 프로젝트 메모리
• claude-brain — Claude Code 기억을 단일 파일로 저장하는 플러그인
• open-knowledge-format — AI 에이전트를 위한 Markdown 기반 지식 교환 표준

참고 자료

• How to Build a Memory Your AI Agents Can Actually Reuse — Louis Bouchard (2026-07)