AI 에이전트
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AI는 어떻게 기억하는가: 에이전트 메모리와 '잊지 않는 기계'의 과학
ChatGPT는 어제 나눈 대화를 오늘 까먹는다. 똑똑하지만 매일 아침 기억이 리셋되는 '영원한 신입사원'. 이 한계를 넘으려는 분야가 '에이전트 메모리'다. 인지과학에서 빌려온 4가지 기억(작업·일화·의미·절차), MemGPT의 '기억 운영체제', Mem0가 풀컨텍스트 대비 토큰을 4분의 1로 줄인 비결 — 그리고 메모리 연구의 불편한 진실(벤치마크 포화·메트릭 착시·32초 지연)과 '기억의 보안'까지. 원문 설계도와 함께, AI가 기억하는 법의 과학을 정리한다.
긴 맥락이 독이 된다: 'Context Rot'와 컨텍스트 엔지니어링의 시대
100만 토큰 맥락 창의 시대, 우리는 'AI에게 정보를 많이 줄수록 똑똑해진다'고 믿었다. 그런데 Chroma가 18개 모델로 실험한 결과는 정반대였다 — 입력이 길어질수록, 심지어 사소한 작업에서도 성능이 무너진다. 이름하여 'Context Rot(맥락 부패)'. 왜 큰 창이 문제를 해결하지 못하는지, Anthropic·Manus·Claude Code가 실전에서 쓰는 '컨텍스트 엔지니어링' 전략(압축·오프로드·격리)은 무엇인지, 개발자가 내일 바로 쓸 수 있는 형태로 정리한다.
스스로 진화하는 AI, 그런데 진화할수록 잊는다: 자기진화 에이전트와 '능력 침식'
오늘날의 AI는 출시되는 순간 박제된다 — 아무리 써도 더 똑똑해지지 않는다. 이 한계를 깨려는 분야가 '자기진화 에이전트'다. 스스로 코드를 고치고, 스킬을 만들고, 기억을 다듬으며 성장한다. 그런데 2026년의 한 논문이 불편한 진실을 밝혔다 — 진화할수록 '예전에 잘하던 것'을 까먹는다(능력 침식). 자기진화의 설계공간(What·When·How·Where), 2022→2025 진화 계보(원문 그림 인용), 네 통로의 망각, 그리고 '성장하되 잊지 않는' 법까지 정리한다.
도구는 많은데 왜 못 쓸까: '스킬'이 AI 에이전트의 새로운 단위가 되기까지
AI에게 도구 100개를 쥐여줘도 일을 못 한다. '언제·어떻게 쓰는지'를 모르기 때문이다. 이 '절차의 공백'을 메우려 등장한 것이 바로 '스킬'이다. 2023년 마인크래프트의 Voyager에서 시작해 2026년 700만 개가 넘는 스킬이 쌓인 지금, 학계는 스킬을 AI의 새로운 '단위'로 보기 시작했다. 에이전트 스킬 종합 서베이의 분류 대지도(원문 그림 인용)와, 스킬 생성이 왜 그토록 어려운지 보여준 최신 벤치마크 논문들을 쉽게 풀어본다.
동료가 퇴사해도 그의 '판단'은 남는다: COLLEAGUE.SKILL과 사람을 증류하는 AI의 시대
팀의 베테랑이 떠나면 그의 코드리뷰 기준, 장애 대응 직감, 협업 방식도 함께 사라진다. 상하이 AI 연구소가 발표한 COLLEAGUE.SKILL은 이 '사람에 묶인 지식'을 흩어진 흔적에서 자동으로 증류해, 검사하고 고치고 되돌릴 수 있는 스킬 패키지로 만든다. GitHub 별 1.85만 개, 215개의 스킬. 사람을 복제하는 게 아니라 '편집 가능한 기술 아티팩트'로 만든다는 이 발상의 계보와 설계도를 원문 그림과 함께 풀어본다.
스킬을 스스로 키우는 스킬: Task-Observer와 자기개선 AI 에이전트의 시대
한 사람이 3개월 만에 자신의 40개 스킬에 600개 개선 사항을 적용했다. 직접 한 일은 거의 없었다. 'Task-Observer'라는 하나의 스킬이 모든 일을 했다. 단 1주일 만에 GitHub 별 500개를 돌파한 이 '메타 스킬'의 정체와, 그 뒤에 숨은 Voyager·Reflexion·Agent Skills의 계보를 풀어본다.