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RAG

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AI 에이전트의 기억이 오히려 독이 될 때: 장기 메모리 설계의 7가지 함정 AI 에이전트 메모리는 이전 대화와 사용자 선호, 진행 중인 작업을 다음 판단에 활용하게 만드는 시스템입니다. 하지만 기억을 많이 저장한다고 에이전트가 자동으로 똑똑해지는 것은 아닙니다. 잘못 추출한 사실, 오래된 선호, 다른 사용자의 정보, 이미 취소된 계획이 다시 검색되면 기억이 오히려 판단을 흐릴 수 있습니다. 장기 메모리의 핵심은 무엇을 저장할지뿐 아니라 무엇을 다시 읽고, 언제 고치고, 어떤 정보를 버릴지 결정하는 데 있습니다. 저장된 기억은 참고할 정보이지 새로운 실행 권한이나 현재 상태의 증거가 아닙니다. 이 차이를 놓치면 개인화 기능이 불필요한 반복과 잘못된 자동화로 이어질 수 있습니다. 이 글은 AI 에이전트 개발자와 서비스 기획자를 위해 단기 메모리, 장기 메모리, RAG, 컨텍스트 엔..

프롬프트만 고쳐서는 못 막는다: AI 에이전트 실패와 컨텍스트·하네스 엔지니어링 AI 에이전트가 엉뚱한 답을 내놓을 때 우리는 먼저 프롬프트를 고칩니다. “정확하게”, “전문가처럼”, “단계적으로” 같은 말을 더 붙입니다. 하지만 에이전트가 오래된 문서를 읽고, 잘못된 도구를 호출하고, 실행 결과를 확인하지 않는다면 문장을 정교하게 다듬는 것만으로 문제를 해결하기 어렵습니다. 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링을 함께 설계해야 AI 에이전트의 실패 원인을 제대로 다룰 수 있습니다. 이 글은 AI 에이전트를 처음 도입하는 개발자와 실무자를 위한 기술 가이드입니다. 국내 기술 블로그의 실제 사례와 Anthropic의 공식 엔지니어링 자료를 바탕으로 개념, 구현 방법, 평가 지표, 도입 순서를 정리했습니다. 자료에 나온 관찰과 이 글에서 제안하는 예시를 구분했으며..

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