ETCLOVG · C — Context & Memory Management (컨텍스트 · 메모리 관리)
모델이 각 단계에서 무엇을 보는가를 결정하는 계층. 단기 컨텍스트, 세션 메모리, 영속 메모리, 압축(compaction), 드리프트(drift) 완화.
상위 노트: 2026-05-24-agent-harness-engineering-survey · MOC: moc-ai-agents-memory · moc-ai-agents-harness
정의 (Scope)
Context & memory management.
서베이의 1차 프로젝트 수: 9개 — 얇아 보이지만 착시. 컨텍스트/메모리는 많은 프로젝트 안에 내장되어 있어 독립 컴포넌트로 출시되는 비율이 낮다. (서베이의 명시적 관찰)
핵심 관심사 (Key Concerns)
| 시간 축 | 관심사 |
|---|---|
| 단기(short-term) | tool result ranking, in-turn 컨텍스트 압축, prompt window saturation 회피 |
| 세션(session) | 세션 내 상태 유지, compaction vs reset, structured handoff |
| 영속(persistent) | 장기 메모리, 사실/선호/사용자 모델, hybrid search, MCP 메모리 서버 |
| 위생 | drift detection, contradiction handling, explicit staleness markers, provenance |
| 복원 | 압축된 이력보다 durable artifacts 로부터 상태 복원 |
두 가지 근본 문제 (Anthropic 통찰과 연결)
from harness
- 컨텍스트 소진 (Context Anxiety) — 윈도우가 채워질수록 일관성이 무너지고 조기 마무리 경향이 나타남.
- 자기 평가 편향 (Self-Evaluation Bias) — 자기 결과물을 무비판적으로 긍정 평가.
→ 해결책: 컨텍스트 리셋 + 구조화된 핸드오프, generator-evaluator 분리(L계층과 결합)
대표 오픈소스 (Awesome-Agent-Harness · Context & Working-State Engineering)
| Project | 한 줄 |
|---|---|
| claude-mem | 세션 이력을 캡처해 다음 코딩 런에 관련 컨텍스트 재주입 |
| planning-with-files | 파일 기반의 영속 계획 — 코딩 에이전트용 skill 패키지 |
| agentmemory | hooks + MCP/REST + hybrid search 기반 영속 메모리 서버 |
| Agent Skills for Context Engineering | 컨텍스트 엔지니어링 지향 대규모 skill 라이브러리 |
| Context Mode | MCP 컨텍스트 최적화 서버 — 도구 출력 샌드박싱, 세션 이벤트 인덱싱, compaction 회복 |
| Context-Engineering Handbook (davidkimai) | 컨텍스트 엔지니어링 1st-principles 핸드북 |
| Trellis | spec injection + project memory + task context |
| CCPM | PRD/GitHub Issues → 영속 컨텍스트 + 병렬 에이전트 실행 |
| Awesome Context Engineering (Meirtz) | 서베이형 리스트 |
| context-space | 컨텍스트 엔지니어링 빌딩 블록 인프라 |
우리 vault 연결 노트
- 2026-04-16-agent-skills-realistic-benchmark-gap — skill 라이브러리의 크기보다 retrieval · selection · refinement 가 실제 효과를 좌우. context 계층의 현실 갭.
- 2-컨텍스트-리셋과-구조화된-핸드오프 — Clean Slate + structured handoff 패턴
열린 문제 (Open Problem 2)
Reliable state in long-running agents — 컨텍스트 관리를 state estimation 문제로 재정의:
- 각 압축·검색·망각 단계에서의 정보 손실을 특성화
- provenance, contradiction handling, explicit staleness markers
- 압축 이력이 아니라 durable artifacts 로부터 복원