ECHOFORM Ghost Memory: LLM 에이전트를 위한 무제한 장기 기억 메모리 기판

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핵심 요약

ECHOFORM은 AI 에이전트의 과거 이력을 FHRR(Fractional Hyperdimensional Recursive Representation) 하이퍼벡터로 저장하는 프로덕션 메모리 기판이다. 기존 RAG 방식과 달리 에이전트의 히스토리를 64KB 벡터로 압축하여 추론 시점에 사이드 채널로 주입하며, 모델 가중치 수정이나 컨텍스트 토큰 소모가 발생하지 않는다. 모든 기억 삭제 요청에 대해 Ed25519 서명이 포함된 삭제 증명서를 발급하여 GDPR 제17조(잊힐 권리)를 기술적으로 보장한다. Postgres, Redis, S3를 포함한 프로덕션 스택을 원클릭으로 배포할 수 있으며, Llama, Mistral, Claude, GPT 등 다양한 모델과 호환된다.

배경

Docker, Python 3.11+, Postgres 16, Redis

대상 독자

프로덕션 환경에서 LLM 에이전트를 개발하고 운영하는 엔지니어

의미 / 영향

이 기술은 LLM 에이전트의 장기 기억 구현 시 발생하는 컨텍스트 비용 문제를 해결하고, 기업용 AI 서비스에서 필수적인 개인정보 삭제 규정 준수를 기술적으로 자동화한다.

섹션별 상세

기존 메모리 시스템은 검색된 청크를 프롬프트에 삽입하여 컨텍스트 비용을 증가시키는 구조적 한계가 있다. ECHOFORM은 에이전트 이력을 64KB FHRR 벡터로 변환하여 추론 시점에 사이드 채널로 주입함으로써 컨텍스트 토큰 소모를 완전히 제거한다.

기억 삭제의 투명성을 위해 모든 삭제 작업 시 Ed25519 JWS 서명이 포함된 삭제 증명서를 생성한다. 이는 GDPR 제17조 준수를 위한 기술적 근거로 활용되며, 오프라인에서 독립적으로 검증 가능하다.

Postgres 16, Redis, S3를 결합한 프로덕션 아키텍처를 제공하며, 로컬 환경 및 클라우드(Render, Fly.io, Kubernetes)에 원클릭으로 배포할 수 있다.

특정 모델에 종속되지 않는 범용성을 갖추어 Llama-3.1, Mistral, Qwen뿐만 아니라 프록시 레이어를 통해 Claude, GPT, Gemini와도 연동된다.

실무 Takeaway

컨텍스트 윈도우 비용이 부담되는 에이전트 서비스에 FHRR 기반의 사이드 채널 메모리를 도입하여 비용을 절감할 수 있다.
GDPR 등 개인정보 보호 규제가 중요한 프로덕션 환경에서 암호화된 삭제 증명 기능을 통해 기술적 컴플라이언스를 확보할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubECHOFORM Ghost Memory GitHub