#멀티테넌시

[특집] 맞는 기억, 틀린 맥락 — AI 에이전트의 장기 기억에 '증거능력'을 묻다: 검색 허용성(Retrieval Admissibility) 완전 해부

AI 에이전트가 기억을 '못 찾는' 문제는 지난 몇 년간 많이 풀렸다. 2026년의 새 문제는 반대편에 있다. 너무 잘 찾는다. 질문과 딱 맞는 기억을 꺼냈는데 그게 다른 사람의 기억이거나, 이미 바뀐 옛 값이거나, 사용자가 잊어 달라고 한 내용이다. 2026년 10월 5일 아칸소 리틀록 대학 연구진이 arXiv에 올린 「The Right Memory in the Wrong Context」는 이 문제를 '관련성(relevance)'과 '허용성(admissibility)'의 분리로 정식화한다. 법정의 증명력과 증거능력처럼. 기억 한 건마다 범위·정책·수명 주기를 1/0/? 세 값으로 판정하고, 덜 가져와서 안전해 보이는 꼼수를 막기 위해 '같은 재현율'에서 경로를 비교하며, 기억 ID 하나를 저장→검색→노출→발설까지 추적한다. 3,767개 질의에서 네임스페이스를 먼저 걸면 필수 증거 재현율이 0.432에서 0.533으로 오르고 계산은 98.3% 줄었다. 본문만 읽는 LLM 검증기는 위반을 거의 잡지 못한 채 필수 증거를 지웠다. 논문의 그림과 표를 하나씩 풀고, RAG에서 MemGPT·ChatGPT 메모리·2026년 벤치마크까지의 역사, 클레이니 논리·맥락적 무결성·ABAC라는 오래된 뿌리, 벡터 DB의 사전·사후 필터 실무, 한국 개인정보 보호법과 AI 기본법까지 인터랙티브 여섯 개와 함께 읽는다.