[CBC뉴스] AI 에이전트가 사용자와의 상호작용에서 얻은 정보를 저장하고 필요 시 다시 활용하는 '에이전트 메모리' 기술이 주목받고 있다.

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자의 선호와 과거 맥락을 반영해 다양한 작업을 수행할 수 있도록 발전하고 있다. 이러한 발전의 핵심에는 과거 대화와 서비스 이용 정보를 저장하고, 이를 다음 작업에 적용하는 에이전트 메모리 기술이 있다. 예를 들어, 여행 예약을 맡은 AI가 사용자의 예산, 여행 날짜, 항공편 선호 등 이전 대화에서 얻은 정보를 활용해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

SK텔레콤은 지난해 에이닷 4.0 업데이트를 통해 개인화 메모리 기능을 도입했다. 이 기능은 이용자의 대화와 서비스 이용 중 선별된 정보를 저장해, 추후 요청에 반영하는 방식으로 작동한다. 대화 기록은 직전 대화 내역을 중심으로 현재 요청에 활용되고, 개인화 메모리는 사용자 선호 등 장기적으로 필요한 정보를 별도로 저장해 응답에 참고한다. 이용자는 저장된 개인화 메모리를 직접 확인하거나 삭제할 수 있다.

에이전트 메모리는 과거 대화 전체를 단순히 저장하는 것이 아니라, 오래되거나 잘못된 정보를 갱신 또는 삭제하는 관리가 중요하다. 예를 들어, 사용자의 선호가 바뀌면 기존 정보를 수정하거나 폐기해야 한다. 구글 클라우드의 '메모리 뱅크' 역시 모든 상호작용을 저장하기보다는 향후 활용 가치가 있는 정보만 선별해 저장하고, 필요할 때 검색해 활용하는 구조로 설계됐다. SK텔레콤도 대화와 이용 맥락을 반영해 메모리의 유효성을 주기적으로 점검하고 있다.

최근 부각된 '컨텍스트 엔지니어링'과 에이전트 메모리는 구분된다. 컨텍스트 엔지니어링이 특정 작업에 필요한 정보와 지시사항을 선별해 제공하는 것이라면, 에이전트 메모리는 여러 세션과 작업에 걸쳐 재활용할 정보를 축적·관리하는 데 초점을 둔다. 오픈AI가 공개한 'Agents API'와 소프트웨어 개발 도구(SDK)에서도 장기 메모리 기능이 제공되어, 이전 실행에서 얻은 교훈을 이후 작업에 반영할 수 있다.

AI가 사용자의 선호와 업무 이력을 장기간 저장할수록 개인정보 보호와 보안 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 기업용 AI 에이전트에서는 내부 문서와 업무 기록이 메모리에 남을 수 있어 정보의 최신성, 출처, 접근 권한 관리가 필요하다. 에이전트 메모리는 AI가 과거 정보를 저장·수정·검색·활용하는 시스템으로, AI의 자율성과 장기 업무 수행에 필수적인 역할을 하고 있다.

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 하영수 기자