01 / WHY
Session은 끝나지만
제품 개발은 계속됩니다.
하나의 AI Session은 특정 시점의 작업을 수행합니다. 하지만 제품의 목적, 도메인 규칙, 장기 결정과 실패에서 얻은 교훈은 Session의 수명보다 훨씬 오래 유지되어야 합니다.
중요한 지식이 Transcript와 개별 Provider의 Session에만 남으면 새로운 Agent는 제품을 매번 처음부터 다시 배워야 합니다. 이미 검토한 대안을 다시 조사하고, 과거에 실패한 접근을 반복하며, 결정의 이유가 사라진 채 결과만 이어받게 됩니다.
제품이 배운 것은 일회성 Session과 함께 사라져서는 안 됩니다.
02 / WHAT PERSISTS
작업이 끝날 때마다
제품은 더 많이 알게 됩니다.
Product Memory는 단순한 대화 보관함이 아닙니다. 이후 Task에서도 다시 사용할 가치가 있는 현재의 제품 지식입니다.
Domain Knowledge
제품 고유의 용어, 개념 관계, 업무 규칙과 예외
Decisions & Rationale
무엇을 선택했는지와 함께 남는 선택 이유, 대안과 제약
Lessons Learned
실패한 접근, 반복된 결함과 효과가 확인된 해결 방식
Organization Rules
여러 Product에 공통으로 적용되는 품질·보안·운영 규범
Current Product State
현재 기술 부채, 외부 계약, 장기 방향과 미해결 쟁점
03 / HISTORY VS MEMORY
모든 기록을 들고 다니는 것이
좋은 기억은 아닙니다.
History는 실제 작업에서 무슨 일이 있었는지 보여주는 원본 기록입니다. Context는 특정 Scope에서 현재 유효하고 작업에 필요한 맥락입니다. 두 가지는 서로 다른 책임을 가집니다.
Context는 전체 History가 아닙니다. 지금 유효하고, 지금 필요한 작업 맥락입니다.
04 / CONTEXT SCOPE
필요한 기억을,
필요한 범위에.
Kaibotos는 기억을 네 계층으로 관리합니다. 넓은 범위의 규범과 장기 지식은 위에, 현재 역할과 임무에 필요한 가벼운 맥락은 아래에 둡니다.
Organization
여러 Product가 공유하는 규범, 선례와 교훈
Product
여러 Task가 장기간 공유하는 지식, 결정과 제약
Task
현재 목표, 요구사항, 진행 상태와 미해결 쟁점
Session
현재 Role과 Mission에 필요한 가장 좁은 맥락
05 / REUSE
새로운 Agent는
제품이 이미 배운 것 위에서 시작합니다.
Task에서 확인된 결정과 교훈 가운데 장기적으로 재사용할 가치가 있는 내용은 Product의 기억이 됩니다. 새로운 Task는 목표와 관련 있는 Product Context를 바탕으로 초기 작업 맥락을 구성합니다.
따라서 새 Agent는 제품을 처음 만나는 외부인이 아니라, 제품이 축적한 지식과 경험을 이어받는 새로운 실행 주체가 됩니다.