토큰 비용 84% 절감! AI 에이전트 최적화 도구 YourMemory 출시

(producthunt.com)

Product Hunt2026년 4월 20일AI 코딩

토큰 비용 84% 절감! AI 에이전트 최적화 도구 YourMemory 출시

YourMemory는 에빙하우스 망각 곡선을 활용해 AI 에이전트의 불필요한 컨텍스트를 제거함으로써 토큰 낭비를 84%까지 줄여주는 AI 인프라 도구입니다. AI 에이전트가 겪는 '정보 망각'과 '데이터 과부하' 문제를 동시에 해결하여 더 효율적이고 정교한 추론을 가능하게 합니다.

이 글의 핵심 포인트

1자체 가지치기(Self-pruning) 기능을 통해 토큰 낭비 84% 절감
2에빙하우스 망각 곡선을 적용한 지능형 컨텍스트 관리
3LoCoMo 벤치마크 기준 52%의 높은 재현율(Recall) 달성
4Graph Engine(v1.3.0)을 통한 누락된 정보 탐색 기능 제공
5100% 로컬 실행 지원으로 데이터 보안 및 프라이버시 강화

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

AI 에이전트의 확산에 있어 가장 큰 비용적/기술적 병목인 '토큰 비용'과 '컨텍스트 관리' 문제를 정면으로 겨냥하고 있습니다. 불필요한 데이터를 스스로 제거(Self-pruning)함으로써 모델의 추론 성능을 유지하면서도 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

배경과 맥락

현재 AI 에이전트는 과거의 대화를 모두 기억하려다 컨텍스트 창이 가득 차 성능이 저하되거나(Hoarding), 반대로 너무 빨리 잊어버리는(Amnesiac) 극단적인 두 문제에 직면해 있습니다. YourMemory는 생물학적 기억 원리인 에빙하우스 곡선을 기술적으로 구현하여 이 간극을 메우려 합니다.

업계 영향

LLM 애플리케이션 개발자들에게 '컨텍스트 엔지니어링'이라는 새로운 최적화 레이어를 제공합니다. 이는 단순히 더 큰 모델을 쓰는 것이 아니라, 기존 모델의 효율을 극대화할 수 있는 인프라 기술로서 에이전트 기반 서비스의 유닛 이코노믹스(Unit Economics)를 개선할 것입니다.

한국 시장 시사점

LLM API 비용 부담이 큰 한국의 AI 스타트업들에게 매우 실질적인 솔루션이 될 수 있습니다. 특히 보안이 중요한 엔터프라이즈 시장을 겨냥하여 '100% 로컬 실행'을 강조하고 있으므로, 온프레미스(On-premise) AI 구축을 시도하는 국내 기업들에게 중요한 벤치마크가 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 에이전트의 상용화 단계에서 가장 큰 허들은 '지속 가능한 비용 구조'를 만드는 것입니다. YourMemory의 등장은 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어, 모델에 입력되는 데이터를 어떻게 효율적으로 관리하느냐라는 '데이터 파이프라인 최적화'가 차세대 AI 경쟁력의 핵심이 될 것임을 시사합니다.

창업자들은 단순히 성능 좋은 LLM을 선택하는 것에 그치지 않고, YourMemory와 같이 토큰 낭비를 줄여주는 '메모리 관리 레이어'를 아키텍처에 어떻게 통합할지 고민해야 합니다. 특히 84%라는 토큰 절감 수치는 서비스의 마진율을 결정짓는 결정적인 요소가 될 수 있습니다.

다만, 그래프 엔진을 통한 정보 탐색 기능이 복잡한 워크플로우에서 얼마나 낮은 지연 시간(Latency)을 유지할 수 있는지가 관건입니다. 개발자들은 이 도구를 활용해 비용 효율적인 'Long-term Memory' 구조를 설계하는 실험을 즉시 시작해볼 가치가 있습니다.

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