RAG만으로는 AI 에이전트 메모리가 부족할 수 있다
의 는 단순히 관련 문서 조각을 찾아오는 것보다 더 복잡하다. RAG는 질문과 관련 있는 문서나 내용을 찾는 데는 잘 맞지만, 에이전트가 오래된 정보를 실제 기억처럼 다루기에는 한계가 있다.
에이전트는 과거 정보가 지금도 맞는지, 어디에서 나온 정보인지, 나중에 다른 정보로 바뀌었는지, 지금 상황에서 꺼내 써야 하는지까지 판단해야 한다. 나쁜 메모리는 필요한 것을 잊는 문제만이 아니라, 필요 없는 오래된 정보를 끌어와 실행 흐름을 흐리는 문제도 만든다.
더 나은 구조로는 결과를 덮어쓰지 말고 사건 기록처럼 계속 붙이고, 메모리마다 출처를 남기며, 오래된 메모리는 시간이 지나며 약해지거나 다른 메모리와 경쟁하게 하는 방식이 제시된다. 또 어떤 메모리가 왜 쓰였는지 사용자가 볼 수 있는 접근 기록을 남기고, 기억된 정보가 틀릴 수 있으므로 실제 행동 전에는 승인 절차를 두는 것이 중요하다.
핵심 포인트
- RAG는 관련 문서 찾기에는 유용하지만, 에이전트의 를 완전히 해결하지는 못한다.
- 는 정보의 출처, 최신성, 대체 여부, 사용 시점을 함께 판단해야 한다.
- 불필요한 과거 정보가 문맥에 들어가면 결과 품질이 떨어지고 도 늘 수 있다.
- 도구 실행 결과를 사건 기록으로 남기고, 메모리마다 출처를 연결하는 방식이 제안된다.
- 기억된 정보가 틀릴 수 있으므로 중요한 행동 전에는 사용자 승인이 필요하다.