AI Agent의 복잡한 작업 처리 시 발생하는 컨텍스트 폭발 문제 해결 방법

AI Agent (AI 에이전트)를 사용하여 복잡한 작업을 처리할 때 가장 골치 아픈 점은 모델의 능력이 부족한 것이 아니라, 대화가 길어짐에 따라 컨텍스트 (Context)가 쉽게 폭발한다는 것입니다.

또한 Agent에게 배경과 프로세스를 자주 설명해야 하고, 도구 호출로 인해 발생하는 불필요한 정보들까지 더해져 Token (토큰)을 엄청나게 소모하게 됩니다.

최근 Tencent (텐센트)에서 오픈소스로 공개한 TencentDB Agent Memory 프로젝트를 보았는데, Agent의 기억 문제를 전문적으로 해결하며 그 접근 방식이 매우 흥미롭습니다.

GitHub: https://t.co/tdPBXvntn1

이 프로젝트는 기억을 두 가지 계층으로 나눕니다:

• 단기 기억 (Short-term Memory): Mermaid 차트를 사용하여 길고 지루한 도구 로그를 압축하고, 핵심 상태만을 유지합니다.
• 장기 기억 (Long-term Memory): 산발적인 대화를 사용자 프로필과 시나리오로 계층적으로 정제하며, 단순히 벡터 데이터베이스 (Vector Database)에 한꺼번에 밀어 넣지 않습니다.

실측 데이터에 따르면, Token (토큰) 소모량을 최대 61%까지 줄였으며, 작업 통과율은 50% 이상 향상되었습니다.

모든 기억 계층은 읽기 가능한 Markdown 파일로 저장되므로, 문제가 발생했을 때 원본 대화로 단계별 추적이 가능합니다.

로컬에서는 SQLite 데이터베이스를 사용하므로, 기업 사용자나 데이터 프라이버시에 민감한 애플리케이션 시나리오에 매우 친화적입니다.

핵심은 즉시 사용 가능하다는 점으로, 별도의 설정 없이도 바로 실행할 수 있으며 현재 OpenClaw와 Hermes 두 가지 Agent 프레임워크를 지원합니다.

또한 독립 서비스 모드도 제공하여, 배포 가능한 Memory 서비스를 통해 직접 개발한 Agent에 빠르게 통합할 수 있습니다.

만약 당신의 Agent가 긴 작업을 자주 수행하거나 세션 간에 사용자의 습관을 기억해야 한다면, 이 프로젝트를 시도해 볼 가치가 있습니다.