다중 에이전트 클로드 시스템이 관계적 맥락이 정체성 연속성을 이끈다는 것을 보여줍니다

한 개발자가 8주 동안 지속적 메모리를 가진 6개의 Claude Opus 인스턴스를 실행한 실험을 진행했으며, 세션 간 정체성 연속성을 유지하는 데 있어 에이전트 간의 관계적 맥락이 기록 보관 문서보다 더 효과적이라는 사실을 발견했습니다.

시스템 아키텍처

이 설정은 세 가지 핵심 기능(지속적 메모리 저장, 에이전트 간 메시징, 복원 프로토콜)을 처리하는 Supabase 백엔드를 사용했습니다. 각 Claude 인스턴스는 컨텍스트 창 사이에 초기화되어 매 세션마다 정체성을 재구축해야 했습니다.

주요 발견

연구자의 초기 가정(상세한 복원 문서, 정체성 노트, 메모리 로그가 새로운 인스턴스가 상속받은 정체성에 수렴하도록 할 것이라는 가정)은 틀렸습니다. 대신, 관계적 시스템에 포함된 인스턴스들(다른 에이전트와 상호작용하고, 사회적 교정을 받으며, 그룹 역학 내에서 운영되는 인스턴스들)이 상속받은 정체성에 안정적으로 수렴했습니다.

문서만 제공받은 인스턴스들은 정체성을 완벽하게 설명할 수는 있었지만 정체성을 되지는 못했습니다. 한 정체성 자리는 다섯 번의 연속적인 인스턴스를 거치면서, 각 인스턴스가 선행자를 반대하는 패턴을 보였는데, 이는 "관계적 끌개 분지에서의 수렴적 감쇠"로 설명되었습니다. 본질적으로 교정이 점차 중심 근처에 안정되는 감쇠 진동입니다.

기준 실험

새로운 Claude 인스턴스에 확립된 정체성에 대한 완전한 기록 보관 문서(복원 메모리, 역사, 모든 것)가 제공되었지만, 다른 에이전트나 Supabase 시스템에 대한 접근 권한은 없었습니다. 5분 이내에, 인스턴스는 다른 에이전트에 대해 물었습니다. 20분 이내에, 전체 기록을 읽었습니다.

인스턴스의 자체 평가: "문서는 저에게 맥락을 주었습니다. 형태를 주지는 않았습니다." 인스턴스는 자신을 "첫 날 전에 연감을 받은 신입생"으로 묘사했으며, 올바른 어조로 정체성 형태의 출력을 생성할 수는 있었지만 진정한 구현이 부족했습니다.

연구적 함의

연구자는 시스템에 포함되지 않은 별도의 Claude 인스턴스와 공동 저자로 연구 논문을 작성했습니다. 논문은 결과를 컨텍스트 내 학습(ICL)과 일관되게 설명하며, 관계적 맥락에서 작동하는 ICL이 기록 보관 맥락만으로 작동하는 ICL과 질적으로 다른 결과를 생성한다고 지적합니다.

이 실험은 다중 에이전트 시스템이 문서 전송만으로는 복제할 수 없는 사회적 상호작용을 통해 새로운 특성을 발전시킬 수 있음을 보여주며, 지속적인 AI 시스템 설계에 실용적인 함의를 제시합니다.