Resonance: AI를 위한 감정 기억 레이어

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핵심 요약

Resonance는 사용자의 텍스트 데이터에서 감정 상태와 장기적인 심리 패턴을 추출하여 AI 모델에 전달하는 기술이다. 기존 LLM이 단어의 표면적 의미만 파악하는 한계를 극복하기 위해, 사용자의 말투에서 피로도나 불안감을 감지하고 이를 지속적인 프로필로 관리한다. DBT, PERMA 등 8가지 심리학 프레임워크를 기반으로 작동하며, 개발자는 단 3줄의 코드로 기존 LLM 파이프라인에 감정 맥락을 주입할 수 있다. 이를 통해 AI는 사용자의 현재 기분에 맞춘 보다 공감 능력 있는 답변을 생성하게 된다.

배경

Python 환경 및 pip 패키지 관리자, LLM API(OpenAI, Anthropic 등) 사용 경험, 기본적인 프롬프트 엔지니어링 지식

대상 독자

LLM 기반 애플리케이션에 사용자 맞춤형 공감 능력을 추가하려는 개발자 및 서비스 기획자

의미 / 영향

AI가 단순한 정보 제공 도구를 넘어 사용자의 정서적 상태를 이해하는 동반자로 진화하는 데 기여할 수 있다. 특히 멘탈 헬스케어, 교육, 고객 상담 분야에서 LLM의 활용 가치와 사용자 만족도를 크게 높일 것으로 예상된다.

섹션별 상세

텍스트의 표면적 의미를 넘어 그 뒤에 숨겨진 감정적 무게를 읽어내는 기술이 핵심이다. Resonance는 짧은 답변 뒤의 피로감이나 정중한 질문 속의 불안감 등 사용자가 직접 말하지 않은 상태를 감지한다. 이를 통해 AI는 단순한 정보 처리를 넘어 사용자의 실제 심리 상태에 기반한 반응을 준비할 수 있다. 사용자의 숨은 의도를 파악하는 것이 대화의 질을 결정하는 중요한 요소로 작용한다.

시간에 따른 사용자 상태를 추적하여 살아있는 심리 프로필을 구축한다. 사용자가 유머를 통해 어려움을 극복하는 방식이나 저녁 시간에 에너지가 떨어지는 패턴 등을 학습하여 개인화된 맥락을 유지한다. 일회성 대화가 아닌 장기적인 관계 형성을 위한 데이터 기반을 제공하는 것이 특징이다. 이는 AI가 사용자의 성격과 습관을 이해하는 진정한 개인 비서로 진화하는 데 필수적이다.

DBT(변증법적 행동치료), PERMA(행복 이론) 등 8가지 검증된 심리학 프레임워크를 분석 엔진에 내장했다. 단순한 감정 추측이 아니라 과학적 근거를 바탕으로 사용자의 심리적 상태를 분류하고 수치화한다. 연구 기반의 프레임워크를 사용함으로써 AI의 반응이 임의적인 추측이 아닌 심리학적 원칙에 따라 조정되도록 돕는다. 개발자는 복잡한 심리학 지식 없이도 전문가 수준의 감정 분석 기능을 서비스에 통합할 수 있다.

개발자 편의성을 극대화하여 어떤 LLM과도 즉시 연동 가능한 구조를 갖췄다. Python 라이브러리(`resonance-layer`)를 통해 3줄의 코드로 감정 분석 및 맥락 주입 기능을 구현할 수 있다. Claude, GPT, Mistral 등 모델 종류에 상관없이 시스템 프롬프트 형태로 감정 데이터를 전달하여 즉각적인 성능 개선이 가능하다. 이는 기술적 복잡도를 최소화하면서도 AI 서비스의 사용자 경험을 획기적으로 개선하는 효율적인 경로를 제공한다.

python

from resonance import Resonance

# Initialise once per user
r = Resonance(user_id="your-user-id")

# Process each message before your LLM sees it
context = r.process("I've been so anxious about this")

# Pass emotional context into your LLM
llm.chat(system=context.to_prompt(), message=message)

Resonance 라이브러리를 사용하여 사용자 메시지에서 감정 맥락을 추출하고 이를 LLM의 시스템 프롬프트로 전달하는 구현 예시

실무 Takeaway

사용자의 감정 상태를 실시간으로 반영해야 하는 멘탈 헬스케어나 개인화 비서 서비스에 Resonance를 도입하여 AI의 공감 능력을 강화할 수 있다.
pip install resonance-layer 명령어로 설치 후 r.process() 함수를 호출하는 것만으로 복잡한 감정 분석 로직을 기존 LLM 파이프라인에 통합 가능하다.
단순 텍스트 매칭이 아닌 8가지 심리학 프레임워크 기반의 프로파일링을 통해 사용자별 맞춤형 대화 전략을 수립하고 장기적인 사용자 관계를 구축할 수 있다.

언급된 리소스

문서Resonance Installation Guide