Claude Code를 사용하여 AI 에이전트를 위한 메모리 및 루프 탐지 레이어를 구축했습니다 (MCP로도 작동하여 세션 간 Claude가

지난 몇 달 동안 Claude Code를 사용하여 이것을 만들어 왔으며, 이 서브레딧(sub) 분들이라면 이것이 왜 존재하는지 이해해 주실 것 같아 가져왔습니다. 또한, 만약 Radiohead의 팬이 한 명도 없다면 제가 죽었다는 뜻이라는 점을 미리 밝혀둡니다.

간단한 배경을 설명하자면, 저는 에이전트(agents)를 다루면서 계속해서 같은 벽에 부딪혔습니다. 프로세스가 재시작되는 순간 에이전트들은 모든 것을 잊어버립니다. 똑같은 도구(tool)를 계속해서 호출하며 조용히 API 비용을 태워버리기도 하죠. 그리고 무언가 잘못되었을 때 에이전트가 실제로 무엇을 했는지에 대한 기록이 없어서 디버깅(debug)을 할 수 없습니다. 이 중 어느 것도 프레임워크의 잘못은 아닙니다. 거의 아무도 배포하지 않는, 그 밑단의 지루한 레이어(layer) 문제입니다.

그래서 저는 그 레이어를 구축했습니다. 이름은 Octopoda입니다. 기능의 핵심 요약은 다음과 같습니다: 에이전트가 충돌이나 재시작 후에도 기억 상실증에 걸리지 않도록 메모리(memory)를 유지하며, 실행 중 제어 불능의 루프(loop)를 감시하여 비용이 폭증하기 전에 중단시키고, 모든 결정 사항을 나중에 다시 읽을 수 있는 감사 추적(audit trail)에 기록하며, 같은 팀의 에이전트들이 메모리를 공유하여 동일한 사람에게 서로 다른 답변을 하는 일을 방지하고, 에이전트당 비용을 추적하여 어떤 에이전트가 돈을 낭비하고 있는지 알 수 있게 합니다.

또한 이메일 알림을 포함한 5가지 유형의 루프 탐지(loop detection) 기능과, 공유 메모리 시스템을 통한 모든 에이전트의 성능 모니터링(performance monitoring) 기능도 구축했습니다.

장기 평가(long eval)에서 제 메모리 시스템은 65%의 점수를 기록했습니다 (매우 만족스럽습니다).

이 서브레딧에서 관심 있어 할 Claude에 관한 부분입니다. 저는 거의 모든 것을 Claude Code로 작성했습니다. 런타임(runtime), API 서버, 메모리 엔진, 대시보드, 테스트까지 모두 말이죠. 루프 점수 산정(loop scoring), 멀티 테넌트 격리(multi-tenant isolation), 그리고 수많은 까다로운 성능 디버깅(performance debugging)과 같은 진정으로 어려운 부분들은 저와 Claude가 몇 시간 동안 주고받으며 해결했습니다. 저는 1인 개발자이며, Claude Code가 없었다면 이 프로젝트는 존재하지 않았거나 최소 1년은 뒤처졌을 것입니다.

또한 MCP 서버도 구축했기 때문에, Claude Code나 데스크톱 앱에 바로 적용하여 Claude 자체가 세션 간에 유지되는 메모리를 가질 수 있도록 할 수 있습니다. 한 채팅에서 내린 결정을 다음 채팅에서 다시 불러올 수 있습니다.

그 부분은 아직 조금 거칠지만 작동은 합니다.
최근에 업그레이드된 메모리 시스템, 에이전트별 분석 (analytics) 기능 추가, 메모리 버전 관리 (versioning) 및 이벤트 유형에 대한 감사 추적 (audit trail) 기능에 대해 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.
관심 있으시다면 한 번 살펴보세요, 피드백을 정말 환영합니다!!

제출자: /u/DetectiveMindless652
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