AI 에이전트가 끊임없이 망가지는 이유 (그리고 지식 그래프가 해결하는 방법)
(dev.to)
AI 에이전트가 긴 작업 세션에서 성능이 저하되는 근본 원인은 모델의 추론 능력이 아닌, 한정된 컨텍스트 윈도우로 인한 '메모리 부족'에 있습니다. 이를 해결하기 위해 단순 요약 방식 대신, 데이터 간의 관계를 구조화하여 저장하는 지식 그래프(Knowledge Graph)를 활용해 에이전트가 필요한 정보만 쿼리할 수 있는 메모리 아키텍처를 구축해야 합니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1AI 에이전트의 성능 저하는 모델의 문제가 아닌 컨텍스트 윈도우 예산(Budget)의 한계 때문임
- 2단순 요약 방식은 데이터 간의 중요한 관계(Relationship)를 손실시키는 'Lossy'한 방식임
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