AI 보조 개발3 분 읽기

세션을 넘어 유지되는 AI의 파일 기반 메모리

frontmatter가 붙은 파일 하나에 사실 하나, 세션마다 로드되는 인덱스, 노트 간 링크. 데이터베이스 없이 에이전트가 컨텍스트를 이어가게 하는 단순하고 grep 가능한 메모리.

#claude-code#memory#workflow#agents
개념 도식: 파일 기반 AI 메모리
글 내용을 요약한 개념 도식.

세션 사이에 전부 잊는 에이전트는 매번 같은 컨텍스트를 다시 도출합니다. 플랫 파일 메모리가 인프라 없이 이를 해결합니다.

구조

  • 파일 하나에 사실 하나. 각 노트는 기억할 만한 한 가지를 담은 마크다운 파일 하나, frontmatter(이름·한 줄 설명·타입) 포함.
  • 세션마다 로드되는 인덱스. 노트당 한 줄(제목 + 짧은 훅)인 MEMORY.md가 세션 시작 때 컨텍스트에 로드됩니다. 목차이지 콘텐츠 자체가 아닙니다.
  • 노트 간 링크. 노트가 이름으로 서로를 참조해, 관련 사실이 순회 가능한 작은 그래프를 이룹니다.

제가 쓰는 타입: 사용자가 누구고 무엇을 선호하는지; 어떻게 일해야 하는지에 대한 피드백(이유 포함); 코드에서 도출 안 되는 진행 중 프로젝트 상태; 외부 리소스 포인터.

왜 플랫 파일인가

데이터베이스도, 서비스도, 스키마 마이그레이션도 없음. grep 되고, diff 되고, 버전 관리됩니다. 인덱스가 세션 시작 비용을 제한하고(전체가 아니라 사실당 한 줄), 파일 단위 세분성 덕에 틀린 메모리는 행을 뒤질 게 아니라 파일 하나를 지우면 됩니다.

솔직한 부분

이걸 작동시키는 규율은 형식이 아니라 — 자명하지 않은 것만 적고 그 외엔 안 적는 것입니다. 코드나 git 히스토리가 이미 기록하는 건 저장하지 마세요; 그 뒤의 결정과 이유를 저장하세요. 그리고 메모리를 시점 스냅샷으로 다루세요: 파일이나 플래그를 언급한 노트는 쓸 당시 참이었으니, 실행 전 검증하세요. 메모리 시스템은 무엇을 넣을지에 대한 절제만큼만 좋습니다 — 목표는 판단을 이어가는 것이지 전부 로깅하는 게 아닙니다.

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