AI 메모리 혁명: 인공지능 컨텍스트 손실을 극복하는 General Agentic Memory의 비밀

AI가 인간처럼 오랫동안 기억을 유지할 수 있을까요? 오늘은 최신 AI 연구가 ‘컨텍스트 로트(Context Rot)’라는 숙제를 어떻게 풀었는지, 그리고 새로운 메모리 시스템인 General Agentic Memory(GAM)가 기존 방식보다 어떻게 뛰어난 성능을 보여주는지 쉽고 재미있게 분석해봅니다.

인공지능의 ‘기억력 부족’ 문제와 컨텍스트 로트란 무엇인가?

인공지능 에이전트에게 중요한 대화나 작업을 오래 이어가게 시키면, 시간이 지날수록 세세한 정보들이 사라져버리고 판에 박힌 답변만 반복하는 모습을 종종 볼 수 있습니다. 이것이 바로 ‘컨텍스트 로트’ 현상입니다. AI가 처리할 수 있는 정보의 양에는 한계가 있고, 방대한 기록이 쌓이면 중요한 데이터들이 자연스럽게 흐려집니다.

컨텍스트 윈도우의 한계는 인간의 단기 기억력이 탈진하는 것과 매우 닮아 있습니다. 대형 언어모델(LLM)들은 8,000~200,000개의 토큰을 기억할 수 있지만, 실제 중요한 정보는 초반이나 후반에 몰려 있고 중간 이후부터는 급격히 정확도가 떨어집니다. 이로 인해 ‘챗봇이 내가 했던 말을 잊어버렸다’는 불만이 나온 것이죠.

General Agentic Memory: AI의 기억을 한 단계 끌어올린 신개념 아키텍처

최근 중국과 홍콩 연구진은 이런 컨텍스트 손실을 극복하기 위한 새로운 해법, ‘General Agentic Memory(GAM)’를 제안했습니다. GAM은 단순 요약에만 의존하던 기존 방식(RAG, Retrieval-Augmented Generation)의 단점을 보완해, 대화와 작업의 모든 기록을 저장하면서 필요한 순간에만 심층 분석을 통해 정보의 원래 의미를 복원하는 방식을 채택합니다.

GAM은 두 개의 핵심 컴포넌트로 만들어집니다:

• 메모라이저(Memorizer): 사용자의 모든 대화 내역을 ‘페이지 스토어’에 구조화하여 저장하고, 동시에 간단한 요약도 생성합니다.

• 리서처(Researcher): 특정 요청이 있을 때만 작동하여, 사용자의 질의 의도를 해석한 뒤, 저장된 아카이브에서 의미 있는 정보를 여러 방법(벡터 검색, BM25 키워드 검색, 페이지 ID 직접 조회)으로 깊이 있게 재구성합니다.

이렇게 이중 에이전트 방식은 AI가 “필요할 때마다 기억 저장소를 뒤져가며 중요한 내용을 꺼내오는” 문제 해결사 역할을 해줍니다.

왜 GAM이 기존 RAG 방식 및 장기 컨텍스트 모델을 앞설 수밖에 없는가?

기존 RAG와 대규모 컨텍스트 윈도우 모델들은 중요한 정보를 저장할 때 미리 요약하거나, 방대한 기록 중 일부만 참조하는 구조에 머물렀습니다. 하지만 요약 과정에서 ‘나중에 필요해질’ 정보를 누락하는 일이 너무 자주 발생합니다.

GAM은 전체 기록을 다 남겨두고, 필요할 때마다 반복적으로 심층 탐색과 검증을 진행합니다. 예를 들어, 긴 프로젝트 기록이나 복잡한 챗봇 대화에서 핵심 변수들이 수십 번 바뀌는 상황을 RAG는 오류로 처리하지만, GAM은 90% 이상의 정확도로 세부 정보를 추적할 수 있었습니다(RULER 벤치마크 실험).

이런 방식은 AI가 ‘바로 그때그때 필요한 정보만 콕 집어 복원’할 수 있기 때문에, 목표 중심 에이전트에 매우 적합합니다.

진화하는 AI 메모리 시스템: 다양한 방식과 최신 멀티 에이전트 구조

AI 분야에서는 GAM 외에도 여러 실험적 메모리 관리법이 빠르게 등장하고 있습니다. 대표적으로 Anthropic은 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 기술을 개발하여, 체계적 요약과 구조화된 노트로 전체 컨텍스트 상태를 관리합니다. Shanghai 연구팀은 AI용 ‘Semantic Operating System’을 제안해, 인간 뇌처럼 기억을 구조화하고 오래된 정보는 자동으로 정리하는 시스템을 만들고 있습니다.

한편, 최신 클라우드와 데이터베이스 플랫폼(AWS, Google Cloud 등)에서도 에이전트가 자기 메모리를 직접 관리할 수 있게 벡터 기반 스토리지·고성능 캐싱·연관관계 그래프 등 다양한 도구를 제공합니다. 이를 통해 AI 챗봇과 자동화 에이전트들은 ‘개인화된 대화’, ‘연속적인 업무 처리’, ‘과거 상담 내역 기반 추천’ 등 더욱 똑똑한 서비스로 발전하고 있습니다.

실전 가치: 컨텍스트 관리 없이 AI는 성장할 수 없다

지금까지의 연구와 실제 도입 사례를 종합해볼 때, AI 시스템의 기억력 강화는 곧 서비스 만족도와 직결됩니다. 컨텍스트 엔지니어링, 요약·압축·구조화·슬라이딩 윈도우 활용 등 다양한 전략을 사용할 수 있지만, 가장 중요한 것은 ‘정보의 본질을 잃지 않으면서, 필요한 순간에 가장 중요한 것을 꺼내올 수 있는 시스템’이라는 점입니다.

GAM이 보여준 두 가지 교훈:

1. 단순 요약, 대량 기록만으론 충분하지 않다 – 심층적인 탐색, 정보 연결, 필요시 복원 능력이 AI 성공의 기준이 되어가고 있습니다.

2. 기억의 탄력성과 계층화 – 모든 정보를 ‘있는 그대로’ 기억한다고 해서 좋은 결과가 나오지 않습니다. 핵심은 맥락에 따라 언제, 무엇을 꺼낼까를 정하는 전략입니다.

향후 AI 도입을 고려하거나, 에이전트 기반 서비스를 개발하고 있다면, GAM과 컨텍스트 엔지니어링 구조에 대한 이해와 고민은 절대 필수입니다. 진짜 똑똑한 챗봇이나 에이전트를 만나고 싶다면, 이 메모리 혁명을 꼭 주목하세요!

참고

[1] General Agentic Memory tackles context rot and outperforms RAG in memory benchmarks - The Decoder

[2] Build persistent memory for agentic AI applications with Mem0 Open Source, Amazon ElastiCache for Valkey, and Amazon Neptune Analytics - AWS Database Blog

[3] Context Engineering for AI Agents: Mastering Token Optimization and Agent Performance - FlowHunt

[4] Four important lessons about context engineering - InfoWorld

[5] Solving Context Window Overflow in AI Agents - arXiv