AI 에이전트에는 시간순 기록보다 원인 연결이 더 유용하다
긴 대화 기록을 전부 에게 주어도, 필요한 답을 자주 놓칠 수 있다. 문제는 정보가 부족한 것이 아니라, 많은 기록 속에서 맞는 정보를 찾아 연결하는 일이다. 예를 들어 모델은 로 바꾼 사실은 찾지만, 그 결정을 만든 보안 사고 논의는 놓칠 수 있다.
또는 사건 순서는 찾으면서도 왜 그런 일이 일어났는지는 임의로 꾸며낼 수 있다. 해결책은 대화 기록을 단순한 시간순 목록으로 저장하지 않고, 사건, 결정, 그리고 둘 사이의 명확한 원인 관계로 나누어 저장하는 것이다. 그러면 "왜 로 옮겼나"를 물었을 때, 는 도입 시점만 훑지 않고 보안 사고에서 결정과 배포까지 이어지는 흐름을 따라간다.
다만 먼저 일어난 일이 나중 일을 반드시 일으킨 것은 아니므로, 원인 관계는 기록에 근거가 있을 때만 보수적으로 연결해야 한다.
핵심 포인트
- 긴 대화 기록을 전부 넣어도 가 핵심 이유를 놓칠 수 있다.
- 큰 만으로는 필요한 정보를 정확히 고르는 문제가 해결되지 않는다.
- 기록을 사건, 결정, 원인 관계로 나누면 질문에 더 잘 답할 수 있다.
- 이전처럼 중요한 결정은 그 결정이 나오게 된 앞선 사건과 함께 저장하는 것이 좋다.
- 시간 순서만 보고 원인 관계를 만들면 안 되며, 근거가 있는 연결만 남겨야 한다.