토큰 맥싱은 죽었다. 에이전트 메모리가 그 뒤를 이을 것이다.

AI 에이전트 분야가 'LAMP 스택'조차 없는 초기 단계라는 점은 창업자들에게 기술적 불확실성과 동시에 전례 없는 기회를 제공합니다. 현재의 초점은 단순히 더 큰 컨텍스트 윈도우를 확보하는 '토큰 맥싱'에서, 에이전트가 장기적인 맥락을 유지할 수 있게 하는 '메모리 관리'와 '데이터 구조화'로 이동하고 있습니다. 이는 모델 자체보다 그 모델을 지탱하는 인프라 레이어(Infrastructure Layer)의 중요성이 커질 것임을 예고합니다.

다만, 표준 스택이 없다는 것은 개발 비용과 리스크가 매우 높다는 뜻이기도 합니다. 특정 기술이나 프레임워크에 집중했다가 글로벌 표준이 예상치 못한 방향으로 급격히 변할 경우, 구축한 인프라가 순식간에 무용지물이 될 위험(Obsolescence risk)이 존재합니다. 따라서 창업자들은 특정 모델에 종속되지 않으면서도 확장 가능한 유연한 아키텍처를 설계하는 데 집중해야 하며, 단순 기능 구현을 넘어 에이전트의 '기억'과 '데이터 영속성'을 해결하는 근본적인 문제에 주목해야 합니다.