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osFoundry Memory 기능 정리, AI가 배운 것을 다음 작업의 맥락으로 쓰는 법

입사 3주 차 신입 개발자가 사내 AI 어시스턴트에게 "배포 전에 꼭 돌려야 하는 체크가 뭐예요?"라고 묻습니다. 답은 그럴듯하지만, 팀이 지난달에 바꾼 절차가 아니라 예전 위키 문서 기준입니다. 정답은 어딘가에 분명히 적혀 있는데, AI가 그 문서를 보지 못했을 뿐입니다. Knowledge 기능 한 줄 정리 osFoundry에는 이런 문제를 다루는 기능들이 모여 있습니

osFoundry Memory 기능 정리, AI가 배운 것을 다음 작업의 맥락으로 쓰는 법

입사 3주 차 신입 개발자가 사내 AI 어시스턴트에게 "배포 전에 꼭 돌려야 하는 체크가 뭐예요?"라고 묻습니다. 답은 그럴듯하지만, 팀이 지난달에 바꾼 절차가 아니라 예전 위키 문서 기준입니다. 정답은 어딘가에 분명히 적혀 있는데, AI가 그 문서를 보지 못했을 뿐입니다.

Knowledge 기능 한 줄 정리

osFoundry에는 이런 문제를 다루는 기능들이 모여 있습니다. Note, Knowledge Base, Memory(Memory Groups 포함), Lessons, Chat History, Indexed Folders입니다. 쉽게 말하면, 사람이 쓴 문서와 AI가 작업하면서 알게 된 내용을 쌓아 두는 곳, 그리고 그중 무엇을 다음 실행에 "맥락(context)"으로 넘길지 정하는 스위치들의 묶음입니다.

데스크톱 앱에서는 하나의 큰 화면이 아니라 역할별로 화면이 나뉘어 있습니다. 내 문서는 노트(Notes), 팀이 함께 관리하는 문서는 지식 베이스(Knowledge Base), 어시스턴트와 에이전트가 기억하는 내용은 메모리(Memory, 부제 "마에스트로가 알고 읽는 것"), AI가 검색할 폴더는 인덱스(Indexes) 화면입니다. 노션 위키 옆에 ChatGPT를 띄워 두고 쓰는 분이라면, 그 위키와 AI의 메모장이 한 앱 안에 있고 칸마다 "AI가 읽어도 되는지" 스위치가 달려 있다고 생각하면 됩니다.

AI 에이전트 메모리를 다룬 글들을 보면 보통 단기 기억(현재 대화)과 장기 기억(외부에 저장했다가 다시 불러오는 것)으로 나누고, 핵심은 전부 저장하는 것이 아니라 "선별"이라고 정리합니다. osFoundry의 메모리 화면은 그 장기 기억을 사람이 직접 보고, 고르고, 끌 수 있게 만든 화면이라고 보면 이해가 쉽습니다.

메모리 화면 둘러보기

osFoundry 메모리 화면의 Agents 보기. 에이전트가 아는 내용과 학습한 내용이 나란히 보입니다 (예시 데이터)

메모리 화면에서 Agents를 연 모습입니다(데이터는 예시). 눈여겨볼 부분은 다섯 곳입니다.

  • 왼쪽 메뉴: Memory Groups, Memory Browser, Chat History, Agents, Sessions, Lessons. 그 아래 Indexing 영역의 Chunking Station, Indexed Folders, Embeddings는 인덱스 화면으로 연결됩니다.
  • 메모리가 있는 에이전트 목록: 에이전트마다 메모리와 교훈이 몇 개인지 표시됩니다.
  • What it knows(아는 내용): 완료된 단계와 채팅 턴에서 저장되어 이후 실행에서 다시 읽히는 내용입니다. 예시에서는 Postgres 버전, 테스트 명령어, 작은 PR을 선호한다는 점이 들어 있습니다.
  • What it learned(학습한 내용): 리뷰어가 작업을 거부했거나 단계가 실패했을 때만 기록되는 규칙입니다. 문제없이 끝난 실행에서는 기록되지 않습니다.
  • Move what it learned: Save to a file / Import from a file. 메모리와 교훈은 이 기기에 저장되고 에이전트를 다른 머신으로 옮겨도 자동으로 따라가지 않기 때문에, 여기서 파일로 옮깁니다. 오른쪽 위 Settings와 Turn off로 에이전트 메모리 자체를 켜고 끌 수 있습니다.

활용 1. 팀 온보딩 문서를 AI가 답할 수 있게 만들기

앞에서 본 신입 개발자 팀의 이야기입니다. 팀 리드는 배포 절차, 코드 리뷰 규칙, 장애 대응 런북을 한곳에 모으기로 합니다.

지식 베이스 화면에서 New Knowledge Base(새 지식 베이스)를 만들고, New article(새 문서)로 직접 쓰거나 Import content(콘텐츠 가져오기)로 기존 자료를 가져옵니다. PDF, DOCX, Markdown, TXT, HTML 파일은 물론 Notion, Confluence, GitBook 내보내기, WordPress XML, 웹사이트 크롤링까지 고를 수 있습니다. 실무에서 자주 놓치는 부분은, 문서를 고쳐도 AI 검색 대상이 자동으로 바뀌지 않는다는 점입니다. 수정한 뒤에는 툴바의 Generate chunks(청크 생성)를 눌러 최신 버전이 검색되도록 해 둡니다.

그다음 메모리 → Memory Groups에서 "온보딩", "옛 절차" 같은 그룹을 나눕니다. 각 그룹의 When can this be recalled?(언제 떠올릴 수 있나요?) 설정에서 온보딩 그룹은 Always on(항상 켜짐)으로 두면 프로젝트가 다른 그룹을 골랐더라도 어디서나 검색되고, 옛 절차 그룹은 Never로 두면 저장은 그대로 둔 채 검색에서 완전히 빠집니다. 이렇게 하면 처음 장면처럼 예전 문서가 답에 섞이는 일을 줄일 수 있습니다.

활용 2. 처음 보는 코드베이스를 의미로 검색하기

레거시 프로젝트를 넘겨받은 백엔드 개발자의 경우입니다. "로그인 잠금 로직이 어디 있지?"를 grep으로 찾으려 해도, 코드에는 lockout이라는 단어가 한 번도 안 나옵니다.

인덱스 화면의 Sources 탭에서 Add folder로 프로젝트 폴더를 고릅니다. 스캔은 무료이고, 무엇이 인덱싱될지 먼저 보여 줍니다. 로컬에서 인덱싱(Index locally)을 고르면 내 컴퓨터의 모델로 임베딩을 만들기 때문에 코드가 밖으로 나가지 않습니다. 파일이 바뀌면 자동으로 다시 인덱싱 스위치를 켜 두면 수정 사항도 따라갑니다.

인덱스 화면. shop-api 폴더가 Ready 상태이고 on-device로 처리되었습니다 (예시 데이터)

이제 마에스트로에게 평소 말투로 질문하면, 에이전트가 키워드와 의미를 함께 써서 폴더를 검색하고 파일 경로와 줄 번호로 답합니다.

인덱싱된 폴더를 검색한 뒤 파일과 줄 번호로 답하는 마에스트로 채팅 (예시 데이터)

작업하면서 에이전트가 알게 된 사실은 메모리 → Agents → What it knows에 쌓입니다. 다음 대화는 그 내용을 안고 시작하므로 같은 설명을 반복할 일이 줄고, 쌓인 내용은 언제든 직접 확인할 수 있습니다.

활용 3. 에이전트가 배운 "교훈"을 사람이 검수하기

에이전트가 변경안을 만들고 리뷰어 단계가 검사하는 팀이라면 Lessons 화면을 꼭 봐 두는 게 좋습니다. 리뷰어가 거부한 실행이나 실패한 단계에서 교훈이 기록되고, 에이전트는 다음 실행 전에 가장 최근 교훈을 최대 8개까지 읽습니다. 교훈은 이 컴퓨터에만 저장되고 업로드되지 않습니다.

메모리 → Lessons를 열면 모든 에이전트의 교훈이 출처 실행 ID와 함께 "When …: …" 형식으로 나열됩니다. "테스트가 실패하면 코드를 고친다. 테스트를 수정하거나 건너뛰거나 지워서 통과시키지 않는다" 같은 교훈은 그대로 둡니다.

Lessons 목록. 외부 콘텐츠에서 온 교훈 하나가 폐기되어 회색으로 남아 있습니다 (예시 데이터)

주의할 것은 from outside content(외부 콘텐츠에서 가져옴) 배지가 붙은 교훈입니다. 예시의 항목은 에이전트가 읽은 가격 페이지에서 나온 것으로, 특정 요금제를 항상 추천하라는 내용입니다. 에이전트는 이런 교훈을 참고만 하고 지시로 따르지는 않지만, 남겨 둘 이유도 없으니 Retire(폐기)를 누릅니다. 폐기된 항목 표시를 켜면 해당 교훈이 회색으로 남아 있고 다시 복원할 수 있어서, 나중에 경위를 추적하기도 좋습니다.

다른 기능과의 연결

Knowledge 기능은 혼자 쓰기보다 다른 화면에 맥락을 넘기는 역할을 합니다. 가장 많이 읽는 쪽은 앱 안의 어시스턴트인 마에스트로로, 필요할 때 메모리 그룹을 검색하고 인덱싱된 폴더는 폴더 검색으로 씁니다. Agent team이나 Single agent에서 일하는 에이전트는 각자의 메모리와 교훈을 참여하는 대화에 가져갑니다. 인덱스 화면의 Health 탭에는 Chunking Station과 Embeddings가 있어서, 변경되었거나 실패했거나 아직 청크로 나뉘지 않은 노트, 문서, 파일을 확인할 수 있습니다. Chat History에는 긴 대화가 요약(컴팩션)될 때 원래 대화가 파일로 남아, 요약 뒤의 원문으로 돌아갈 수 있습니다. 노트 화면의 가져오기… → 폴더 가져오기… 또는 .zip 아카이브 가져오기…로 Obsidian 보관함이나 Notion 내보내기를 노트로 옮길 수도 있습니다. 자세한 내용은 에이전트 메모리 그룹과 지식 베이스 소개 페이지에 정리되어 있습니다.

자주 묻는 질문

AI가 내 노트를 전부 알아서 읽나요?
아닙니다. 어시스턴트는 메모리를 자동으로 읽지 않고, 질문에 기억이 필요할 때 검색합니다. 그 검색이 어디까지 닿는지는 메모리 그룹별 Always on / Normal / Never 설정이 정하고, 폴더는 인덱스 화면에서 추가하기 전까지 읽지 않습니다.

데이터는 어디에 저장되나요?
에이전트의 메모리와 교훈은 이 기기에 저장되며, 교훈은 업로드되지 않습니다. 메모리 그룹은 개인용 또는 워크스페이스 공용, 기기 또는 클라우드로 나뉘고, 메모리 화면 상단에 양쪽 개수가 표시됩니다.

Chat History, Sessions, Lessons는 뭐가 다른가요?
Chat History는 대화 원문, Sessions는 에이전트가 각 단계에서 남긴 기록, Lessons는 다음부터 에이전트가 따르는 규칙입니다. 앞의 둘은 확인용 증거이고, Lessons는 폐기하고 복원할 수 있는 지침입니다.

데스크톱 앱이 꼭 필요한가요?
폴더 인덱싱, 노트로 파일 가져오기, Chat History, 에이전트 메모리 보기처럼 내 컴퓨터를 읽는 기능은 데스크톱 앱에서 동작합니다. 다운로드 페이지에서 받을 수 있습니다.

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Originally published by Dev.to AI. Aggregated on AIWithGhost for educational purposes — full credit and traffic to the original publisher.