데이터베이스 없이 AI 에이전트에 '기억력'을 부여하는 실용적인 해킹법

핵심 기술

이 글은 AI 에이전트가 상태 비저장(stateless) API의 한계를 극복하고 이전 상호작용을 '기억'하도록 만드는 실용적인 기술을 소개합니다. 복잡한 백엔드, 데이터베이스, 벡터 임베딩 없이도 경량화된 저장소와 프롬프트 컨텍스트 주입을 통해 '시뮬레이션된 메모리'를 구현하는 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 문제 정의: OpenAI, Anthropic API 등은 기본적으로 상태 비저장이므로, AI 에이전트는 이전 대화 내용을 기억하지 못합니다. 이는 사용자 경험 저하로 이어집니다.
• 해결 기법 (컨텍스트 주입 + 지속적 메모리 via API):
  • Make.com 웹훅 또는 Airtable과 같은 경량 저장소에 핵심 정보를 키-값 쌍으로 저장합니다.
  • 각 API 호출 전에 이 저장된 정보를 가져와 프롬프트에 컨텍스트로 주입합니다.
  • AI는 마치 기억하는 것처럼 작동하지만, 실제로는 제공된 컨텍스트를 재사용하는 것입니다.
• 구현 단계:
  1. 경량 저장소 설정: Make.com, Google Sheets API, Airtable 등을 사용하여 사용자 ID, 이름, 마지막 대화 주제, 메모 등의 정보를 로깅합니다.
  2. 컨텍스트 가져오기 및 포맷팅: OpenAI API 호출 전, 로깅된 정보를 바탕으로 AI에게 제공할 컨텍스트 문자열을 생성합니다 (예: "You are talking to Dylan. Last time, you discussed smart contract audits. He prefers non-custodial tools.").
  3. 메모리 업데이트: 각 응답 후, 전체 대화가 아닌 핵심 사실이나 의도만 추출하여 경량 저장소를 업데이트합니다.
• 구조화된 프롬프트 + 슬롯 필링: 대화에서 특정 정보를 추출(이름, 관심 분야, 브랜드 등)하고, 이를 메모리 업데이트에 활용하는 기법을 활용할 수 있습니다.

개발 임팩트

• 빠른 MVP 및 프로토타이핑: 복잡한 인프라 구축 없이 AI 에이전트의 초기 버전을 빠르게 개발하고 기능을 검증할 수 있습니다.
• 비용 절감: 외부 데이터베이스나 벡터 스토어 구축 및 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
• 효율적인 AI 자동화: 내부 툴(영업, 지원 봇 등)이나 단기 기억이 필요한 시나리오에서 효과적입니다.

커뮤니티 반응

(제시된 내용에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없습니다. 다만, 이러한 '가짜 메모리' 기법은 개발자들이 리소스 제약이 있는 환경에서 AI 기능을 구현하기 위해 자주 활용하는 '트릭'으로 간주될 수 있습니다.)

언제 효과적인가

• 내부 도구 (영업, 지원, 온보딩)
• 저비용 AI 자동화
• MVP 및 PoC 데모
• 단기 기억이 필요한 시나리오

언제 비효과적인가

• 복잡하고 긴 대화
• 여러 사용 사례에 걸친 맥락 검색 필요
• 동일 에이전트 인스턴스에 여러 사용자가 공유
• 환각(hallucination)이 위험한 보안 민감 애플리케이션

이러한 경우 Weaviate, Pinecone 또는 Postgres + pgvector와 같은 적절한 벡터 DB를 사용하는 것이 권장됩니다.