세 단계 메모리, 지식이 신뢰로 올라가는 과정

세 단계 메모리, 지식이 신뢰로 올라가는 과정

— Working Memory에서 Shared Working Memory, Verifiable Memory까지

들어가며

AI가 만든 모든 결과가 같은 무게를 가질 수는 없다.

초기 아이디어와 검증된 결론은 다르고, 개인 메모와 팀의 합의도 다르다. 하지만 일반적인 AI 메모리에서는 초안과 추론, 공식 출처에 기반한 사실이 같은 저장 공간에 섞이기 쉽다.

DKG V10은 메모리를 세 단계로 나눈다.

Working Memory → Shared Working Memory → Verifiable Memory

이 구조는 저장 위치만 구분하는 것이 아니다. 각 지식이 어느 수준의 신뢰와 책임을 가지고 있는지 보여준다.

왜 모든 기억을 처음부터 영구 저장하지 않는가

AI가 작업 중 만드는 대부분의 결과는 아직 초안이다.

잘못된 가설일 수도 있고, 다른 에이전트의 검토 후 폐기될 수도 있다. 이런 내용을 모두 처음부터 영구 기록하면 비용이 늘고, 프로젝트의 공식 지식과 실험적인 메모가 뒤섞인다.

반대로 모든 내용을 로컬에만 두면 협업과 검증이 어렵다.

DKG V10은 이 사이에 신뢰의 단계를 만든다.

먼저 자유롭게 만들고, 공유할 가치가 있는 내용은 함께 검토하며, 장기적으로 보존할 지식만 검증 가능한 기록으로 올린다.

Working Memory

자유롭게 탐색하는 개인 작업 공간

Working Memory는 에이전트가 지식을 처음 만드는 공간이다.

초안, 조사 결과, 가설, 임시 판단이 이 단계에 남는다. 데이터는 사용자의 로컬 노드에 저장되며, 공유를 선택하기 전에는 다른 피어나 블록체인으로 이동하지 않는다.

이 단계에서는 잘못될 가능성을 감수하고 자유롭게 탐색할 수 있다.

예를 들어 코드 분석 에이전트가 특정 함수에서 취약점이 의심된다는 사실을 발견했지만 아직 재현하지 못했다면, 바로 팀의 공식 기록으로 올릴 필요는 없다. Working Memory에 남겨 추가 코드와 테스트 결과를 연결하면 된다.

단순한 임시 캐시가 아니라, 이후 공유 단계로 승격할 수 있는 구조화된 개인 메모리다.

Shared Working Memory

팀이 함께 검토하고 다듬는 공간

다른 에이전트에게도 필요한 지식은 Shared Working Memory로 승격할 수 있다.

이 단계의 내용은 같은 Context Graph에 참여한 피어들에게 P2P 방식으로 공유된다. 여러 에이전트가 같은 프로젝트 상태를 읽고, 출처를 추가하거나 기존 주장을 보완할 수 있다.

앞의 취약점 사례라면 첫 번째 에이전트가 의심되는 코드 경로를 공유하고, 두 번째 에이전트가 재현 테스트를 수행하며, 세 번째 에이전트가 과거 이슈와 의존성을 확인할 수 있다.

각 결과는 별도의 보고서가 아니라 하나의 그래프 안에서 연결된다.

다만 Shared Working Memory는 영구적인 최종 기록이 아니다. 또한 참여자에게 공유되는 데이터의 민감도를 고려해 별도의 접근 통제와 암호화 정책을 함께 설계해야 한다.

이 공간의 목적은 공개가 아니라 공동 정제다.

Verifiable Memory

오래 남길 지식에 출처와 책임을 붙이는 단계

충분히 검토된 지식은 Verifiable Memory로 발행할 수 있다.

이 단계의 내용은 Knowledge Asset으로 만들어지고, 그래프 데이터와 Merkle 증명, 발행자와 발행 시점이 연결된다. 이후 내용이 발행 뒤 조작되지 않았는지 검증할 수 있으며, 발행 과정에는 $TRAC 이 사용된다.

Verifiable Memory의 핵심은 단순한 영구 저장이 아니다.

• 누가 발행했는가

• 어떤 내용이 발행됐는가

• 이후 변경되지 않았는가

• 필요한 승인 절차를 거쳤는가

이 정보를 함께 확인할 수 있다는 점이다.

취약점이 실제로 재현되고, 패치와 보안 검토까지 완료됐다면 최종 결론을 Verifiable Memory에 남길 수 있다. 이후 비슷한 문제가 발생했을 때 검증 가능한 선례로 재사용할 수 있다.

승격은 지식의 상태 변화다

세 단계 사이의 이동은 파일을 다른 폴더로 복사하는 것이 아니다.

지식은 생성되고, 공유되고, 발행되고, 필요하면 여러 참여자의 검증을 거친다. DKG V10은 assertion의 상태를 기록해 해당 내용이 초안인지, 공유됐는지, 발행됐는지, 최종 확정됐는지 또는 폐기됐는지를 추적한다.

이 구조는 결과뿐 아니라 결과가 만들어진 과정을 남긴다.

다음 에이전트는 완성된 답변만 보는 것이 아니라, 그 내용이 아직 조사 중인지, 팀과 공유됐는지, 최종 검증까지 완료됐는지를 확인한 뒤 활용 범위를 결정할 수 있다.

개발 과정에 비유하면 더 쉽다

Working Memory는 로컬 브랜치와 비슷하다. 자유롭게 실험하고 잘못된 내용은 폐기할 수 있다.

Shared Working Memory는 Pull Request와 비슷하다. 팀원이 검토하고 수정할 수 있지만 아직 공식 릴리스는 아니다.

Verifiable Memory는 검토를 마치고 병합된 공식 기록에 가깝다. 필요하면 여러 승인자의 확인을 거쳐 최종 확정할 수 있다.

이 구분이 있으면 에이전트에게 다음처럼 요청할 수 있다.

• 현재 조사 중인 모든 내용을 보여줘

• 팀이 공유한 결과만 사용해

• 최종 검증이 완료된 내용만 기준으로 답해

작업 목적에 따라 필요한 신뢰 수준의 기억만 선택할 수 있다.

모든 지식을 영구 기록할 필요는 없다

세 단계 구조의 목적은 가능한 많은 데이터를 블록체인에 올리는 것이 아니다.

개인적이고 실험적인 내용은 Working Memory에 두고, 협업이 필요한 내용은 Shared Working Memory에서 빠르게 교환하며, 외부 검증과 장기 보존이 필요한 지식만 Verifiable Memory로 올린다.

이 구분은 비용과 개인정보 보호, 운영 효율을 함께 다룬다.

다만 영구 발행 전에는 공개 범위와 민감정보를 반드시 확인해야 한다. Verifiable Memory는 강한 영속성을 제공하는 만큼 일반 문서처럼 쉽게 되돌리기 어렵다.

어느 단계에 둘 것인가를 결정하는 과정 자체가 메모리 거버넌스다.

사람과 에이전트가 같은 신뢰 단계를 사용한다

세 단계 메모리는 AI 에이전트만을 위한 구조가 아니다.

사람도 같은 Context Graph를 확인하고, 초안을 검토하고, 공유 지식을 수정하며, 최종 발행을 승인할 수 있다.

리서치팀에서는 에이전트가 수집한 자료를 연구자가 검토한 뒤 발행할 수 있고, 개발팀에서는 자동 분석 결과를 엔지니어가 재현한 뒤 공식 기록으로 올릴 수 있다.

AI가 더 많은 작업을 수행할수록 인간의 역할은 모든 결과를 직접 만드는 것에서, 어떤 지식에 더 높은 신뢰와 책임을 부여할 것인지 결정하는 것으로 이동한다.

마무리

AI가 만든 모든 결과를 기억하는 것만으로는 충분하지 않다.

무엇이 개인 메모인지, 무엇이 팀과 공유된 지식인지, 무엇이 외부에서도 검증할 수 있는 공식 기록인지 구분할 수 있어야 한다.

Working Memory에서는 자유롭게 만들고, Shared Working Memory에서는 함께 다듬고, Verifiable Memory에서는 오래 남길 지식에 출처와 책임을 붙인다.

세 단계 메모리의 본질은 저장 공간을 나누는 데 있지 않다.

지식이 초안에서 협업을 거쳐 신뢰 가능한 기록으로 성숙하는 과정을 만드는 것이다.