ai-infra / 2026.06

GraphRAG Memory — 지식 그래프 기반 작업 기억

작업 기록과 지식 노트를 검색 가능한 기억 레이어로 정리해, 에이전트가 장기 문맥을 잃지 않도록 돕는 메모리 체계입니다.

메모리 구조 설계·문서화·에이전트 회상 흐름 정리

Metrics

프로젝트 기록·결정·검증 결과를 검색 대상으로 정리
Baton/ReasonForge 계열 회상 흐름과 연결
장기 문맥 손실을 줄이는 운영 레이어

Stack

RAGKnowledge graphVaultAgent memoryMarkdownTypeScript

Problem

AI 작업은 대화가 길어질수록 과거 결정, 파일 위치, 검증 결과를 잊기 쉽습니다. 단순 전문 검색만으로는 관계와 맥락이 약했습니다.

Idea

vault와 Baton 작업에서 누적되는 프로젝트 기록을 에이전트가 다시 찾을 수 있게 만들기 위해 GraphRAG 형태의 기억 레이어를 검토했습니다.

Decision

노트와 작업 결과를 단순 문서 묶음이 아니라 관계를 가진 기억 단위로 다뤘습니다. 검색·검증·반환 경로도 분리했습니다.

Outcome

에이전트가 매번 처음부터 추정하지 않고, 과거 의사결정과 관련 파일을 근거로 삼는 작업 방식으로 옮겨갈 수 있습니다.

문제

긴 프로젝트에서 가장 자주 생기는 낭비는 이미 결정한 내용을 다시 추정하는 일입니다. 컨텍스트가 바뀌면 에이전트는 파일 위치와 과거 판단 근거를 놓치고, 사용자는 같은 배경을 반복 설명하게 됩니다.

결정

GraphRAG Memory는 작업 기록을 검색 가능한 문서로만 보지 않습니다. 프로젝트·결정·검증·파일 사이의 관계로 다룹니다. 회상 결과는 곧바로 행동하지 않고, 근거로 제시되어 다음 계획에 반영됩니다.

성과

장기 프로젝트에서 “어디까지 했는지”를 사람이 매번 복원하지 않아도 됩니다. 에이전트는 과거 맥락을 검색하고, 현재 작업에 필요한 범위만 꺼내 쓰는 방식으로 운영됩니다.