Agent Memory
Agent Memory
Definition
Agent Memory는 AI 에이전트가 세션을 넘어 사용자의 선호, 프로젝트 맥락, 지식, 규칙을 재사용하기 위한 저장/조회 체계다.
Why It Matters
여러 에이전트가 같은 GitHub Markdown 지식 원장을 읽고 갱신하면, 각 에이전트의 고립된 세션 메모리 한계를 줄일 수 있다.
Related Concepts
- [Second Brain](/notes/30-concepts__Second Brain/)
- [Personal Knowledge Management](/notes/30-concepts__Personal Knowledge Management/)
- RAG
- [Knowledge Graph](/notes/30-concepts__Knowledge Graph/)
- [Agent Harness](/notes/30-concepts__Agent Harness/)
- [Ephemeral Agent Sandbox](/notes/30-concepts__Ephemeral Agent Sandbox/)
- [Agent Skill](/notes/30-concepts__Agent Skill/)
- [Vertical AI Agent](/notes/30-concepts__Vertical AI Agent/)
- [채점 가능한 실험 시스템](/notes/30-concepts__채점 가능한 실험 시스템/)
Source-Backed Claims
에이전트 공유 메모리의 원장은 audit 가능한 GitHub Markdown repo로 두고, 각 에이전트는 AGENTS.md 규칙에 따라 수정하는 구조가 안정적이다. Source: [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)
장시간 작업 에이전트의 continuity는 대화 기록뿐 아니라 파일시스템 스냅샷과 작업 디렉터리 상태까지 포함해야 한다. Source: [OpenAI Build Hour - Agents SDK](/notes/10-sources__OpenAI Build Hour - Agents SDK/)
GitHub Markdown 지식 저장소는 단순 검색 대상이 아니라 Hermes, Claude Code, OpenCode 같은 에이전트가 같은 규칙으로 읽고 갱신하는 공유 작업공간 상태 역할을 할 수 있다. Source: [OpenAI Build Hour - Agents SDK](/notes/10-sources__OpenAI Build Hour - Agents SDK/), [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)
Skills는 반복 작업 지침과 스크립트를 버전 관리 가능한 실행 자산으로 만들어, 에이전트가 조직의 작업법을 재사용하게 한다. Source: [OpenAI Build Hour - Agents SDK](/notes/10-sources__OpenAI Build Hour - Agents SDK/)
Vertical agent에는 workflow-specific memory가 필요하다. 이전 campaign, user behavior, business rule, approval history, earlier action result는 우연히 남은 chat history가 아니라 제품 가치의 일부가 된다. Source: [1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups](/notes/10-sources__1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups/)
실험형 코드 에이전트에는 단순 대화 메모리보다
git log,autoresearch.json,lessons.json처럼 성공/실패와 회피 패턴을 구조화해 다음 반복에서 다시 읽게 하는 메모리가 필요하다. Source: [AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법](/notes/10-sources__AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법/)
Sources
- [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)
- [OpenAI Build Hour - Agents SDK](/notes/10-sources__OpenAI Build Hour - Agents SDK/)
- [1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups](/notes/10-sources__1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups/)
- [AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법](/notes/10-sources__AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법/)