AI 코딩 에이전트가 당신의 코드베이스를 계속 잊어버리는 이유 (그리고 AST + Gemini로 어떻게 해결했는지)
(dev.to)
AI 코딩 에이전트가 세션마다 동일한 실수를 반복하는 근본 원인은 '지속 가능한 메모리의 부재'에 있습니다. 이 글은 AST(추상 구문 트리)를 통해 코드의 구조적 정보를 추출하고, 이를 LLM(Gemini)으로 요약하여 관계 중심의 '지식 그래프'를 구축함으로써 에이전트에게 영구적인 컨텍스트를 제공하는 해결책을 제시합니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1AI 에이전트의 반복적 실수 원인은 모델 성능 문제가 아닌 세션 간 컨텍스트 유실임
- 2AST(추상 구문 트리)를 활용해 코드의 노이즈를 제거하고 구조적 정보(API, 의존성 등)만 추출
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