AIClaw는 에이전트 대화의 방대한 히스토리를 구조화된 요약으로 변환하여 핵심 정보를 보존하면서도 비용을 절감하는 기술로, 컨텍스트 누적으로 인한 비용 폭증과 정보 유실 문제를 해결해 AI 서비스의 수익성과 안정성을 동시에 확보할 수 있는 실질적인 해법을 제시한다.
에이전트 기술의 핵심은 '기억력'과 '비용' 사이의 트레이드오프를 어떻게 해결하느냐에 달려 있습니다. AIClaw의 방식처럼 중간 맥락을 구조적 요약(Structured Summary)으로 변환하는 것은 단순한 텍스트 압축을 넘어, 에이전트에게 '장기 기억 저장소'를 구축해주는 것과 같습니다. 특히 도구 호출 쌍을 깨뜨리지 않으면서 점진적으로 요약을 업데이트하는 방식은 매우 정교하며 실무적인 접근입니다.
다만, 모든 정보를 구조화된 템플릿에 가두는 과정에서 미세한 디테일이 누락될 위험(Information Loss)은 여전히 존재합니다. 만약 요약 과정에서 결정적인 변수가 생략된다면 에이전트는 잘못된 판단을 내릴 수 있습니다. 따라서 창업자들은 압축률을 높이는 것뿐만 아니라, 어떤 정보를 '보호 구역'에 둘 것인지에 대한 정교한 정책 설계와 함께, 요약 오류로 인한 에이전트의 환각(Hallucination) 발생 가능성을 모니터링하는 안전장치를 반드시 병행 구축해야 합니다.
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