MAQS-Way: 누락되었던 경로 계층 MAQS

MAQS (Memory Architecture Quality Standard)는 희귀한 산출물이 되었습니다. 이는 LLM 어시스턴트의 장기 메모리에 대한 감사 체크리스트이며, 20k개 이상의 추적 기록(tracebacks)과 실제 운영 사고를 기반으로 합니다. 이 표준은 메모리가 어떻게 깨지지 않는지 검증하는 방법을 알려줍니다.

하지만 외부 검토 way.md 이후 저희는 다음과 같은 간극이 있음을 깨달았습니다: 정책(policies)과 구현(implementation) 사이에 격차가 존재합니다.

• 정책 계층은 과밀합니다: GDPR Art17, EU AI Act Art12, RBAC — 이것이 되어야 하는 것들입니다.
• 감사(Audit) 계층은 존재합니다: MAQS — 어떻게 깨지지 않도록 보장하는가.
• 경로(Path) 계층이 누락되었습니다: 어떤 스키마, 라이프사이클, 패턴을 사용해야 하며, 그것이 작동함을 어떻게 증명할 것인가.

그 경로가 바로 MAQS-Way입니다.

이미 존재하는 것들 (2026년 10월 조사)

저희는 개방된 영역을 조사했습니다:

• OMPS rdh073/omps — 공급업체 중립적 포팅(portability)을 위한 memory-item.schema.json, deletion-marker.schema.json
• AMSP sanej/amsp — 스키마 + 라이프사이클 (active→deleted) + 범위 (user-portable 등)
• OAMP deep-thinking-lab — 출처(provenance) 필수화 agent_id 바인딩 §4.3
• Zep/Graphiti getzep/graphiti — 이중 시간성(bitemporal) (valid_at/invalid_at + t_created/t_expired), 모순 시 무효화(invalidation-on-contradiction), DMR 94.8%
• MemoryOps AI patibandlavenkatamanideep/memoryops-ai — 10가지 불변 조건(invariants), 쓰기 경로 게이트웨이(Write Path Gateway)→추출기(Extractor)→정책 브로커(Policy Broker)→쓰기(Write)→감사(Audit)
• Tombstone spec — 6단계 삭제 연쇄 반응, 벤치마크: 네이티브 벡터 삭제는 92-100% 복구 가능하지만, 툼스톤은 0%
• LoCoMo/LongMemEval/MemoryAgentBench — 측정 가능한 R@k, 시간성(temporal), 기권(abstention)
• OWASP Agentic ASI06 — 메모리 및 컨텍스트 오염(Poisoning)
• EU AI Act Art12 + OTel GenAI — 설계 단계에서의 로깅(logging by design)

이들 중 어느 하나만으로는 그 경로가 될 수 없습니다. 이들이 함께 모여서 그 경로를 형성합니다.

MAQS-Way v0.1.4 — 세 가지 계층

1. 원칙 (8가지 불변 원칙)

진실성(Veracity), 출처(Provenance), 통제된 노후화(Controlled Aging), 격리(Isolation), 삭제 가능성(Deletability), 복구 가능성(Recoverability), 포팅(Portability), 측정 가능성(Measurability)

2. 아키텍처

• 데이터 모델: OMPS 기본 + OAMP 필수 agent_id, provenance (추적 기록)는 append-only(추가 전용), admitted≠trusted
• 라이프사이클: ACTIVE(활성) → STALE(오래됨) → CONTESTED(논쟁 중) → SUPERSEDED(대체됨) → EXPIRED(만료) → ARCHIVED(보관됨) → DELETED(삭제됨) → TOMBSTONE(묘비명) → COMPACTION(압축) + bitemporal(이중 시간성)
• 삭제: 하나의 트랜잭션으로 6단계 캐스케이드(graph_edges → nodes_if_sole_provenance → embeddings_fk → facts_fk → artifacts → rounds) 수행 + 최선의 노력 그래프 조정(best-effort graph reconciliation)
• Tombstone: deletion_log(request_id, timestamp, scope, layer_counts, requestor)로 구성되며, PII(개인 식별 정보)를 포함하지 않고, Ed25519으로 서명되었으며, 해시 체인(hash-chained) 방식으로 연결됨
• 격리: 범위 모델 local-session < agent-private < user-portable < team-shared < org-shared를 사용하며, 네거티브 테스트는 크로스 테넌트(cross-tenant)에서 0 누출을 보장하고 + G1 fixtures (잘못된 범위, 읽기 전용 쓰기, 권한 회수 후)
• 콘텐츠-즉-데이터: 경계가 지정된 <retrieved_context type=model_output>를 사용하며, 블라인드 자르기(blind truncation)는 금지됨

3. 검증 (Verification) — 메커니즘의 존재 여부를 확인하는 것이 아니라, 작동 여부를 확인한다.

각 항목: 속성(Property) / 검증(Verification) / 예시(Example)로 구분된다.

최소 골든 세트(Minimal golden set):

로깅: EU AI Act Art12 요구 필드 + OTel gen_ai.conversation.id + 변조 방지 해시 체인(tamper-evident hash-chain), 기본 12개월, 규제 대상 6년, WORM 잠금(WORM lock).

MAQS와의 관계 (Relation to MAQS)

• MAQS v1.6 = 테이블 위에 놓는 감사 체크리스트이며, CRIT/IMP/REC 판결을 내린다.
• Way = MAQS 섹션 0-J를 참조하는 거버넌스 계약(governance contract)으로 구현 증거를 제시한다.

두 개의 리포지토리로 구성되지만, 하나의 좌표계를 공유한다.

MAQS: https://github.com/alexk202/memory-architecture-standard
Way: https://github.com/alexk202/maqs-way

• maqs-way-standard.json — 기계가 읽을 수 있는 8가지 원칙 P1-P8
• conformance/valid/invalid + manifest.json — 7가지 벡터 (no-agent-id, model-output-as-trusted, cross-tenant, native-delete-residue, deletion-tombstone)
• evals/ — LoCoMo/LongMemEval 실행 방법

다음 (Next)

• Freeze Way v0.1.4, publish conformance, run tombstone bench on your stack
• OMPS/AMSP/OAMP/MemoryOps/Zep에서 MAQS-Way를 검증 계층으로 제안하는 오픈 이슈 (docs/outreach/에 초안)

메커니즘이 존재하는지 확인하지 마세요. 작동하는지 확인하세요.

작성자: Aleksandr Kossarev, Jõgeva, 에스토니아
[https://github.com/alexk202/maqs-way]

DevTo용 초안, 태그: maqs, llm-memory, ai-governance, omps, amsp, oamp, graphiti, memoryops