OpenClaw의 기본 마크다운 메모리를 뜯어내고 Node.js/Postgres API 레이어로 대체했습니다

OpenClaw로 인지 생산성 분석기를 개발 중인 한 개발자가 몇 주 사용 후 기본 MEMORY.md 파일의 한계에 부딪혔습니다. 이 플랫 텍스트 파일은 환각 엔진으로 변했습니다. 에이전트가 더 이상 사용하지 않는 API 설계를 사실로 기억하고 합의된 시스템 트레이드오프를 잊어버린 것입니다. 해결책: memory-core 플러그인을 비활성화하고 결정론적 강제 계층을 구축했습니다.

아키텍처 세부 사항

• 데이터베이스: system_architecture_rules, api_design_decisions, feature_roadmaps에 대한 엄격한 스키마를 가진 PostgreSQL.
• 미들웨어: 사용자 정의 툴 호출을 통해 OpenClaw에 노출된 Node.js/Express 백엔드.
• 타입 기반 계약: 에이전트는 설계 트레이드오프나 API 경로를 기록하기 위해 TypeScript로 검증된 JSON 페이로드와 함께 POST /memory/architecture를 실행해야 합니다.
• 불변 컨텍스트 주입: 쿼리 시 툴 계층이 Postgres에서 정확한 행을 검색하여 에이전트가 추론하기 전에 컨텍스트 윈도우에 주입합니다.

결과

컨텍스트 드리프트가 완전히 0으로 떨어졌습니다. 에이전트가 관계형 데이터에 의해 제약되므로 데이터베이스 스키마를 환각할 수 없습니다. 아키텍처 규칙을 업데이트하면 이전 행을 덮어씁니다. 충돌하는 메모는 없습니다. 트레이드오프: 툴 호출당 약 150ms 지연 시간과 주말 동안의 백엔드 코딩.

결론

개발자는 에이전트 메모리가 저장 문제가 아니라 API 설계 문제라고 주장합니다. LLM이 엄격한 툴 경계를 통해 생각을 분류하도록 강제하면 수백 번의 반복에서 상태 손상을 방지할 수 있습니다. Node 저장소를 오픈소스로 공개하는 것을 고려 중입니다.