AI 컴패니언의 망각 문제: 우리가 간과하는 아키텍처의 한계

대체로 긍정적이며, 많은 사용자가 AI의 망각으로 인해 몰입감이 깨지는 경험에 공감하며 기술적 해결책에 관심을 보였다.

• AI 컴패니언 개발 시 단순 RAG 대신 감정 태그를 포함한 에피소드 기억 저장소를 구축하여 정서적 연속성을 확보할 것
• 사용자의 발언 중 '영구 보존 필요성'을 판단하는 별도의 분류 로직을 도입하여 메모리 효율성을 높일 것

• LLM의 고정된 컨텍스트 윈도우로 인한 대화 단절은 AI 컴패니언 서비스의 사용자 유지율을 저해하는 핵심적인 아키텍처 문제이다.
• 단순 텍스트 요약 대신 감정적 맥락을 보존하는 실시간 요약과 에피소드 기억 기반 검색을 결합한 이중 트랙 메모리 구조가 대안으로 제시됐다.
• 장기 기억 시스템의 핵심은 데이터 저장량이 아니라 대화 맥락에 맞춰 영구 보존할 정보와 휘발성 정보를 구분하는 지능적인 필터링 알고리즘이다.