지난 몇 달 동안 저는 AI에게 똑같은 것들을 반복해서 가르치는 데 터무니없이 많은 시간(과 비용)을 쓰고 있다는 사실을 깨달았습니다. 제 프로젝트에 대한 정보는 이미 존재합니다. Slack에는 논의와 결정 사항이 담겨 있고, GitHub에는 커밋(commit)과 풀 리퀘스트(pull request)가 있습니다. 회의, 이메일, 문서들은 모두 동일한 이야기의 서로 다른 조각들을 담고 있습니다. 하지만 LLM과 새로운 대화를 시작할 때마다, 저는 그 조각들을 다시 모아 프롬프트(prompt)에 주입합니다. 모델이 어제 이미 존재했던 이해를 다시 재구축할 수 있도록 말이죠. 어느 시점에서 저는 어떻게 여러 조각의 컨텍스트(context)를 검색할 것인가를 묻는 대신, 다른 질문을 던지기 시작했습니다. 소프트웨어가 어떻게 시간이 흐름에 따라 이해를 형성하고, 수정하고, 재사용할 수 있을까? 이 질문은 저로 하여금 Twin을 구축하기 시작하게 만들었습니다. Twin은 AI 시스템이 매 대화마다 처음부터 이해를 재구축하는 대신, 지속적으로 이해를 쌓아간다면 어떤 일이 벌어질지 탐구하는 오픈 소스 엔지니어링 연구 프로젝트입니다. 대부분의 기존 프로젝트들은 검색(retrieval), 메모리(memory), 또는 컨텍스트 구축(context construction)을 최적화하는 데 집중하는 것으로 보입니다. Twin은 파이프라인의 다른 계층을 탐구합니다. Twin은 분산된 이벤트(event)를 지속적으로 관찰하고, 이들을 상관관계로 연결하며, 이에 대해 성찰(reflect)하고, 재사용 가능한 계산적 이해(computational understanding)가 되는 상황 모델(situation models)을 형성합니다. 다운스트림 언어 모델(downstream language models)에게 Slack 메시지, 풀 리퀘스트 또는 문서의 모음만을 제공하고 모델이 스스로 점들을 연결하기를 기대하는 대신, Twin은 그 작업을 사전에 수행하려고 시도합니다. 최근 저는 이 방향이 실행 가능하다는 것을 진정으로 확신하게 해준 첫 번째 이정표에 도달했습니다. Claude Sonnet 4.6을 사용하여, Twin은 공개 소프트웨어 프로젝트의 GitHub 활동과 Slack 대화를 지속적으로 처리하며, 이벤트 간의 상관관계를 파악하고 시간에 따른 성찰을 통해 이해를 구축했습니다. 그 후, 저는 완전히 새로운 Claude 대화를 열었습니다. Claude에는 커스텀 메모리도, 프로젝트별 규칙도, 저장소(repository)를 설명하는 프롬프트도 없었으며, 로컬 프로젝트 파일에 대한 접근 권한도 없었습니다. 사용 가능한 유일한 통합 방식은 Twin의 MCP 서버와 자동 컨텍스트 주입(automatic context injection)뿐이었습니다.

제가 프로젝트에 대해 물었을 때, Claude는 Slack 메시지나 Pull Request (PR)를 받지 못했기에 스스로 상황을 추론할 수 없었습니다. Twin은 이미 그러한 이해를 합성(synthesize)해 둔 상태였습니다. Claude는 특정 기능이 왜 출시 차단 요소(launch blocker)가 되었는지, 그것이 어떻게 구현되었는지, 어떤 Pull Request가 이를 해결했는지, 그리고 그로 인해 프로젝트의 상태가 어떻게 변했는지를 설명했습니다. 이 중 그 어떤 관계도 어디에도 명시적으로 기록되어 있지 않았음에도 말입니다. 이 작업이 수행되는 것을 처음 목격했을 때, AI 메모리에 대한 저의 생각은 완전히 바뀌었습니다. 이제 진짜 문제는 더 많이 기억하는 것이 아니라고 생각합니다. 그것은 이해를 앞으로 전달하는 것(a.k.a. 인지적 연속성 (cognitive continuity))입니다. 만약 이 아이디어가 공감을 불러일으킨다면, 모든 것은 https://github.com/caribeedu/twin 에서 오픈 소스로 공개되어 있습니다. 저는 지난 3주 동안 거의 다른 생각은 하지 못했습니다. 왜냐하면 이 방향이 우리가 AI 시스템을 구축하는 방식을 바꿀 잠재력이 있다고 진심으로 믿기 때문입니다. README에는 동기와 연구 가설이 훨씬 더 깊이 있게 설명되어 있으며, 저장소에는 여기서 보여드린 전체 데모와 함께 추가적인 세부 사항 및 기술적 컨텍스트가 포함되어 있습니다. 여러분의 의견을 진심으로 듣고 싶으며, 특히 제가 틀렸다고 생각하신다면 더욱 그렇습니다. 데모는 여기서 확인하세요:

/u/VicentVanCock가 r/MachineLearning에 제출함 [link] [comments]