기억층 갈아엎기
I completely "rebuilt" the OpenClaw memory (it worked)
·2026.04.17 11:14
핵심 내용
로그-압축-원자화-링크 구조로 OpenClaw 기억 재사용성을 높였다.
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문제의 핵심을 모델이 아니라 memory layer로 보고, 기억 구조를 전면 재설계했다.
- 먼저 모든 컨텍스트를 daily logs에 원본 그대로 쌓는 raw capture를 둬서, 대화 맥락 유실을 줄였다.
- 하루에 한 번 cron job으로 로그를 압축해 long-term memory로 옮기고, 그 과정에서 결정, 선호, 안정적인 사실만 남기고 노이즈는 버렸다.
- 메모리는 큰 덩어리로 저장하지 않고 1 concept = 1 file 원칙의 atomic structure로 쪼갰다. 이 방식이 retrieval 문제를 가장 크게 줄였다.
- 각 파일에는 관련 개념을 명시적으로 연결하는 lightweight graph layer를 넣어, markdown 링크만으로도 기억 탐색 경로를 만들었다.
- retrieval이 자주 놓치는 문제를 줄이기 위해 파일마다 동의어, 여러 표현 방식, 키워드 확장을 넣어 semantic mismatch를 보완했다.
- 마지막으로 retrieval 실패나 누락을 따로 기록하는 self improvement loop를 붙여, 기억 누락을 시간이 지나며 수정해 나가게 만들었다.
결국 핵심은 더 많은 메모리가 아니라, 재사용 가능한 형태로 구조화된 메모리 시스템이었다.
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