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id: aitrain-memory-system
title: "AITRAIN 메모리 시스템"
category: "AI_Training"
status: "draft"
verification_status: "applied"
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aliases: ["AI training memory", "메모리 학습 추출", "에이전트 메모리 원리"]
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created_at: 2026-06-13
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tags: ["ai-training", "memory", "transferable", "connectai"]
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applied_in: ["ConnectAI"]
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# [[AITRAIN 메모리 시스템]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
에이전트 메모리는 "수명·용도가 다른 기억을 분리하고, 관련도로 선별해, 만료/승급으로 자정한다" 는 전이 가능한 원리로 추출된다 — 구현 세부는 [[5계층 메모리 시스템]], 결정 근거는 [[ADR-0002 5계층 메모리 분리]].

## 📖 세부 내용 (Details · 8-field 추출)
- **Concept (개념):** 단일 버퍼가 아닌 다계층 인지 메모리. 각 계층 = (수명 × 용도 × 검색정책).
- **Implementation (구현):** MemoryManager 가 5계층(단기 FIFO / 장기 entry / 프로젝트 ADR·버그 / 절차 trigger→steps / 일화 요약)을 보유, `buildContext` 가 관련도순으로 합치고 `onSessionEnd` 가 추출·증류.
- **Design Reasoning (설계 이유):** 작은 모델은 컨텍스트 한도가 좁다 → "무엇을 넣을지" 의 선별이 품질을 좌우. 계층마다 만료/우선순위가 달라 분리가 자연스럽다.
- **Tradeoffs:** 정밀 선별 ↔ 분류 결정 비용·복잡도. ([[엔지니어링 트레이드오프 분석]])
- **Failure Modes:** 만료 미설정으로 옛 사실 재현, 관련도 휴리스틱 오선별, 계층 경계 모호.
- **Debugging Strategy:** 계층별 buildContext 출력 확인, expiresAt 점검, distillation 로그 ([[디버깅 플레이북]]).
- **Improvement Ideas:** 관련도 학습화, 계층별 임베딩, 분류 규칙 명문화/자동화.
- **Reusable Principles:** ① 컨텍스트는 *선별* 의 문제다. ② 시한부 지식엔 만료를. ③ 오래된 기억은 *버리지 말고 압축(증류)*. ④ 기억의 수명이 다르면 저장소도 달라야 한다.

## 🔗 지식 그래프 (Knowledge Graph)
- **상위/루트:** [[ConnectAI 아키텍처 개요]]
- **관련 개념:** [[5계층 메모리 시스템]], [[Memory Pattern]], [[ADR-0002 5계층 메모리 분리]], [[프로젝트 독립 설계 원칙]]
- **참조 맥락:** 작은 모델이 *다른 프로젝트* 에서 에이전트 메모리를 설계할 때 원리로 전이.

## 📚 출처 (Sources)
- [S1] ConnectAI/src/memory/index.ts, types.ts

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-06-13: AI 학습용 지식 추출 초안.
