우리는 사람처럼 느껴지는 에이전트를 만들고 있습니다. 어떤 면에서는 유용하지만, 동시에 인간의 가장 큰 한계를 그대로 복사하고 있습니다.
새로운 사람을 만나면 그 사람은 당신에 대해 아무것도 모릅니다. 자신의 관심사, 배경 이야기, 목표 등을 설명해야 합니다. 그리고 다음 사람을 만나면 또 다시 해야 하고, 또 다음 사람에게도 마찬가지입니다.
이것이 인간이라는 존재가 치르는 세금입니다. 지식은 머릿속에 갇혀 있고, 머리끼리는 동기화되지 않습니다.
우리는 평생 그 세금을 내왔기 때문에 거의 의식하지 못합니다. 그냥 인간이 작동하는 방식일 뿐입니다. 하지만 지금 우리는 그렇게 고립될 필요가 없는 소프트웨어 시스템 안에 그 세금을 다시 구축하고 있습니다.
각 에이전트는 자신만의 기억을 가진 작은 두뇌와 같습니다. 당신과 당신의 업무에 대한 각자의 부분적인 시각을 갖습니다. 시야를 넓혀 사용 중인 전체 에이전트 제품군을 살펴보면 전체 시스템과 당신에 대한 그림이 단편적으로 느껴질 것입니다.
내 에이전트들은 내가 모르는 사람들이다
이 현상을 가장 크게 체감하는 것은 제 작업 흐름에서입니다. 의도적으로 여러 에이전트를 사용하기 때문입니다.
OpenClaw 는 제 개인 비서입니다. 제 삶에 대해 가장 많이 알고 있습니다. 가족, 일정, 회의, 프로젝트, 선호도, 그리고 매일 일어나는 일의 흐름을요. 또한 아이디어를 발전시키는 곳이기도 합니다. 무언가를 논의하고, 반박하고, 아이디어의 형태를 찾고, 몇 가지 갈래를 포기하고, 하나를 되살린 다음에야 실행으로 옮깁니다.
그래서 OpenClaw 는 결국 저와 제 아이디어에 대한 가장 풍부한 맥락을 갖게 됩니다.
Codex 는 제가 구축하는 곳입니다. 아이디어가 준비되면 그곳으로 이동합니다. 하지만 아이디어를 낳은 추론 과정은 보통 OpenClaw 에 남아 있습니다. Codex 는 저장소와 계획을 봅니다. 하지만 그 계획을 탄생시킨 대화는 보지 못합니다.
Claude Code 는 디자인과 글쓰기를 위해 사용하는 곳입니다. Codex 에서 무언가를 만든 다음, Claude Code 에게 랜딩 페이지, 데모 스크립트, 블로그 초안 작성을 도와달라고 요청할 수 있습니다. 같은 디스크의 저장소 폴더를 가리킬 수 있기 때문에 전달이 끔찍하지는 않습니다. 하지만 작업 뒤에 있는 추론 과정(대상 고객, 트레이드오프, 버려진 접근 방식, 감정적 어조)은 여전히 OpenClaw 에 남아 있습니다.
결과물은 유능하면서도 맥락을 무시할 수 있습니다.
물리적 계층도 있습니다. OpenClaw 는 제 Mac Mini 에서 실행됩니다. Codex 와 Claude Code 는 제 MacBook Pro 에서 실행됩니다. 다른 에이전트는 일부 또는 전체가 클라우드에 있을 수 있습니다. 다른 머신, 다른 파일 시스템, 다른 로컬 상태. 저장소는 GitHub 를 통해 동기화될 수 있지만, 프로젝트의 기억은 동기화되지 않습니다.
이 섬들은 개념적일 뿐만 아니라 문자 그대로입니다.
각 에이전트는 제가 이미 설명한 내용을 다시 추론합니다. 각 에이전트는 옆집 에이전트가 한 시간 전에 알아낸 내용을 전혀 알지 못합니다.
저장소는 기억이 아니다
명백한 반론은: 그냥 기록하라는 것입니다.
마크다운을 사용하세요. 계획을 저장소에 보관하세요. 결정을 문서에 저장하세요. 요약을 작성하세요. 모든 에이전트가 같은 파일을 읽게 하세요.
이것은 도움이 되지만, 목적지만 포착할 뿐 여정은 포착하지 않습니다.
진정한 가치는 종종 세션 자체에 있습니다. 즉, 논쟁, 잘못된 시작, 탐색했다가 제쳐둔 갈래들. 계획을 문서로 커밋하면 대화를 압축합니다. 결론은 유지하고 대부분의 경로는 버립니다.
그러다 며칠 후, 그 경로가 다시 중요해집니다.
OpenClaw 로 돌아가서 이렇게 말할 것입니다. "저번에 우리가 이야기했던 그거, 기억나? 사실, 저쪽 방법으로 해보자."
제가 실제로 하는 일은 아이디어 트리에 다시 들어가서 제거했던 가지를 다시 꺼내는 것입니다. 그 가지는 당시에는 죽은 것 같았기 때문에 마크다운 파일에 포함되지 않았습니다.
동기화된 저장소로는 이것을 해결할 수 없습니다. 저장소에는 산출물이 있습니다. 에이전트 세션에는 맥락이 있습니다. 작성된 계획은 빙산의 일각입니다. 대화는 나머지 부분입니다.
그렇다고 모든 대화 기록을 어디에나 덤프하자는 뜻은 아닙니다. 많은 대화는 잡음입니다. 일부는 민감합니다. 일부는 틀렸습니다. 일부는 만료되어야 합니다. 일부는 프로젝트나 역할에 국한되어야 합니다.
유용한 단위는 유지할 가치가 있는 것입니다.
에이전트가 그런 것들 중 하나를 학습했을 때, 그 지식이 발생한 에이전트 안에 갇혀 있어서는 안 됩니다.
집단 지성이 핵심이다
인간에게 지식은 느리게 움직입니다. 말하고, 쓰고, 가르치고, 오해하고, 명확히 하고, 다시 이야기해야 합니다. 회사 내부에서도 같은 사실이 회의, 메모, Slack 스레드, 1:1 미팅을 통해 소문이 인프라가 되려는 것처럼 퍼져 나갑니다.
에이전트에는 그런 제한이 없습니다.
하나의 에이전트가 유용한 것을 배우면, 다른 에이전트들도 그것을 알 수 있습니다. 기억 계층이 그렇게 구축되어 있다면 즉시 알 수 있습니다.
그것은 더 나은 노트라기보다는 집단 지성에 가깝게 느껴지기 시작합니다.
회사 리더의 AI 버전이 동시에 열 개의 회의에 참석하는 것을 상상해 보세요.
한 회의에서는 주요 고객이 가격 정책에 대해 혼란스러워한다는 사실을 알게 됩니다. 다른 회의에서는 제품 팀이 가격 정책이 충분히 명확한지 논의하고 있습니다. 세 번째 회의에서는 영업팀이 거래가 지연된 이유를 설명하려고 합니다.
인간 버전에서는 이런 점들이 연결되는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 어쩌면 전혀 연결되지 않을 수도 있습니다. 고객 불만은 지원 메모가 되고, 제품 논의는 로드맵 항목이 되며, 영업 문제는 파이프라인 문제가 됩니다.
에이전트 버전에서는 회의가 진행되는 동안에도 충돌이 발생할 수 있습니다.
지식은 학습된 방에 갇히지 않습니다.
개인 버전은 규모가 작지만 같은 형태를 띱니다.
코딩 중에 내린 디자인 결정이 5 분 후에 출시 카피를 개선할 수 있습니다. 개인 비서에서 수정된 선호도가 코딩 에이전트의 기본값을 변경할 수 있습니다. 지난주에 미완성으로 남았던 아이디어가 적절한 프로젝트가 나타났을 때 다시 떠오를 수 있습니다.
시스템은 여러 어시스턴트 집합처럼 행동하는 것을 멈추고, 각기 다른 손을 가진 하나의 분산된 마음처럼 행동하기 시작합니다.
빠진 계층
실제 작업은 도구 경계를 존중하지 않습니다.
프로젝트는 개인 메모로 시작하여 제품 결정이 되고, 코드가 되고, 디자인이 필요하고, 출시 글쓰기, 지원, 후속 조치가 필요할 수 있습니다. 이것이 제가 여러 에이전트를 사용하는 이유입니다. 전문화가 유용하기 때문입니다.
그 격차는 일단 느끼면 분명해집니다. 도구는 점점 더 강력해지고 있지만, 그 아래에 있는 기억은 여전히 단편적입니다. 그리고 에이전트가 앱, 머신, 클라우드 서비스, 로컬 환경 전반으로 확산됨에 따라 단편화는 더 심해집니다.
이것은 앞으로 1 년 동안 개발해야 할 중요한 영역 중 하나로 느껴집니다.
이미 이 문제의 다양한 부분을 공략하는 유망한 프로젝트들을 볼 수 있습니다.
@garrytan 의 GBrain 은 MCP 뒤에 공유 지식 그래프를 지향합니다. 다양한 데이터 소스를 가리키면 지식 그래프가 성장하고, 각각 개인 메모리를 유지하는 대신 다른 에이전트가 이를 쿼리할 수 있습니다.
@doodlestein 의 CASS 는 마크다운과 저장소가 놓치는 부분, 즉 세션 기록 자체를 다룹니다. 로컬 에이전트 세션을 Codex, Claude Code, OpenClaw, Cursor, Aider 등에서 검색할 수 있게 해줍니다. 저장소가 남긴 추론 과정을 세션이 종종 포함하고 있기 때문에 중요합니다.
이러한 프로젝트들은 문제가 실제이며, 해결책의 중요한 조각들이 보이기 시작하고 있다는 신호입니다.
많은 에이전트가 그 아래에 당신이 소유한 하나의 기억 계층을 두는 것입니다.
