에이전트 하네스의 메모리 기술 현황

AI 소프트웨어가 실제로 실행되는 환경인 **에이전트 하네스(Agent Harness)**는 단순한 모델을 넘어 컨텍스트 관리, 도구 오케스트레이션, 메모리 관리를 수행하는 핵심 제품으로 진화하고 있다.

메모리는 크게 세 가지 계층으로 구분된다.

• 작업 기억(Working memory): 세션 중 컨텍스트 윈도우 내에 존재하는 정보로, 세션 종료 시 초기화된다.
• 외부 기억(External memory): 벡터 스토어, 지식 그래프 등 세션 외부의 영구 저장소로, 현재 대부분의 프로덕션 환경에서 사용된다.
• 파라메트릭 기억(Parametric memory): 모델의 가중치(weights)에 인코딩된 지식이다.

주요 에이전트 하네스들의 구현 방식은 다음과 같다.

**Claude Code (Anthropic)**는 사용자가 작성한 CLAUDE.md와 에이전트가 작성한 Auto-memory를 활용한다. 하지만 시맨틱 검색이 아닌 파일명을 기반으로 정보를 선택하기 때문에, 관련성이 높은 파일이라도 이름이 적절하지 않으면 선택되지 않을 수 있다는 한계가 있다.

**Managed Agents (Anthropic)**는 호스팅된 런타임으로, 불변(immutable) 버전의 파일 시스템 형태인 /mnt/memory/를 통해 메모리를 관리한다. 이는 멀티 에이전트 협업과 감사(audit)에 최적화되어 있으나, 장기적인 개인용 메모리 관리에는 한계가 있다.

**Codex (OpenAI)**는 마크다운 파일을 기반으로 하며, 세션 종료 후 정보를 추출하는 1단계와 이를 통합하는 2단계의 쓰기 경로를 가진다.