지속적인 OpenClaw 에이전트 컨텍스트를 위한 3계층 메모리 아키텍처

지속적인 에이전트 컨텍스트를 위한 메모리 아키텍처

부동산을 위한 다중 에이전트 OpenClaw 운영을 실행하는 한 개발자는 에이전트가 매 세션을 처음부터 시작하여 이전 작업을 다시 설명해야 하는 지속적인 컨텍스트 손실 문제를 겪었습니다. 이로 인해 에이전트가 따뜻한 리드를 낯선 사람처럼 대하고 상태 부족으로 인해 마감일을 놓치는 등 구체적인 비즈니스 비용이 발생했습니다.

해결책은 OpenClaw의 기존 작업공간 및 메모리 인프라 위에 구축된 3계층 메모리 아키텍처입니다. 정보는 계층을 통해 아래로 흐르며 계층 간에 중복되지 않습니다.

계층 1: 두뇌(작업공간 파일)

OpenClaw는 프로젝트 컨텍스트로 고정된 작업공간 파일 세트를 매 턴마다 자동으로 주입합니다. 이 7개의 파일이 에이전트의 운영 체제를 형성합니다:

• SOUL.md: 성격, 음성, 가치관
• AGENTS.md: 역할, 규칙, 영역
• MEMORY.md: 현재 활성화된 내용(항목당 한 줄, 현재 시제)
• USER.md: 사용자의 사고 방식과 필요 사항
• TOOLS.md: 기계별 명령어와 해결 방법
• IDENTITY.md: 이름, 역할, 빠른 참조
• HEARTBEAT.md: 반복 점검을 위한 상시 작업

개발자는 예산 규칙을 설정했습니다: OpenClaw는 파일당 최대 20,000자를 허용하지만, 그들은 파일당 500-1,000 토큰을 목표로 하여 총 L1을 7,000 토큰 미만으로 유지합니다. 이렇게 하면 에이전트가 부풀려진 파일을 훑어보는 대신 실제로 모든 내용을 읽습니다. trim 명령어가 이 제한을 강제합니다.

안정성 규칙: L1 파일은 사용자 또는 체크포인트만 업데이트합니다. 에이전트는 자신의 규칙을 무작위로 변경하지 않으며, 단 MEMORY.md는 현재 상태를 반영하도록 업데이트될 수 있습니다.

계층 2: 메모리(의미론적 검색)

이는 OpenClaw의 내장 memory_search 도구를 사용하여 MEMORY.md와 memory/ 디렉토리 내의 모든 내용을 의미론적으로 검색하는 장기 기억입니다. 에이전트가 이전 작업, 결정 또는 컨텍스트에 대해 질문받으면 자동으로 L2를 검색합니다.

여기에는 두 가지 유형의 파일이 있습니다:

• 일일 노트: memory/YYYY-MM-DD.md (OpenClaw 관례) 세션 기록, 결정 사항, 완료된 작업 및 수정 사항 포함
• 흔적 파일: memory/[주제-이름].md (개발자 추가) 상황별로 구성된 선별된 사실 포함, 파일당 최대 4KB, 한 줄에 한 사실

흔적 파일의 모든 핵심 사실에는 L3에 대한 포인터가 포함됩니다: → 심층 분석: reference/파일명.md. 이는 L2와 L3 사이의 다리를 생성하여 에이전트가 관련된 한 가지 사실만 기억하기 위해 전체 참조 문서를 로드할 필요가 없게 합니다.

중요한 통찰: L2의 정확도는 그 안에 기록되는 내용에 전적으로 의존합니다. 에이전트가 작업을 수행하고 진행하기 전에 이를 기록하지 않으면 상태 파일이 오래된 정보를 반환하기 시작합니다.

계층 3: 참조(주문형)

이는 전적으로 개발자의 추가 사항으로, OpenClaw 관례가 아닙니다. reference/ 디렉토리에는 심층 컨텍스트인 SOP, 프레임워크, 플레이북 및 연구가 포함됩니다.

에이전트는 특정 작업에 깊이가 필요할 때 주문형으로 L3에 접근합니다. 이는 거의 중요하지 않은 내용을 로드하여 컨텍스트를 소모하는 것을 피하기 위해 설계상 memory_search로 검색되지 않습니다.

완전한 흐름: L1(항상 로드됨) → L2(메모리) 검색 → 필요 시 L3(참조) 열기.