GitHub Copilot 'Memories' 기능 도입

 기억상실증에 걸린 AI와 씨름하던 날들

ChatGPT와 긴 대화를 나누다가, 불과 5분 전에 했던 말을 AI가 까맣게 잊어버려 답답했던 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 이 '기억력 문제'는 지금까지 AI 에이전트의 가장 큰 약점이었습니다. 대화가 길어지면 맥락을 잃고, 같은 질문을 반복하며, 사용자가 이미 제공한 정보를 또다시 물어보는 일이 비일비재했습니다.

GitHub가 이 고질적인 문제를 해결하기 위해 '에이전틱 메모리 시스템(agentic memory system)'이라는 혁신적인 기능을 Copilot에 도입했습니다. 이 글은 단순히 새로운 기능을 알리는 것을 넘어, 이 메모리 기능이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 가장 놀랍고 중요한 5가지 사실을 심층적으로 분석합니다.

 

 

1. 단순한 기록이 아닌, 스스로 '치유'하는 시스템입니다

AI가 기억력을 갖게 되면 가장 먼저 드는 걱정은 "오래되거나 잘못된 정보를 기반으로 작동하면 어떡하지?"일 것입니다. GitHub는 이 문제를 '실시간 검증(just-in-time verification)'이라는 독창적인 방식으로 해결했습니다.

Copilot이 생성하는 모든 메모리에는 '인용(citations)' 즉, 해당 정보의 근거가 되는 특정 코드 위치에 대한 참조가 함께 저장됩니다. 이 개념을 간단한 예시로 살펴보겠습니다.

{
  "fact": "데이터베이스 연결은 'utils/db.js'의 커넥션 풀을 사용해야 함",
  "citations": ["src/utils/db.js:15-25", "docs/conventions.md:42"]
}

 

Copilot은 메모리를 사용하기 전에, 이 인용 정보를 현재 코드베이스와 대조하여 정보가 여전히 유효하고 관련성이 있는지 확인합니다. 만약 정보가 더 이상 정확하지 않다면, 해당 메모리는 수정되거나 폐기됩니다. Arinco 블로그에서 설명하듯, 이는 시스템이 스스로 오래된 정보를 정화하는 '자가 치유(self-healing)' 시스템인 셈입니다. 이는 코드가 끊임없이 진화하고, 브랜치가 생성 및 삭제되며, 리팩토링이 빈번하게 일어나는 실제 개발 환경에서 AI가 잘못된 과거에 얽매이지 않도록 하는 핵심적인 안전장치입니다.

이 접근법의 핵심 철학은 GitHub의 수석 ML 엔지니어인 Tiferet Gazit의 말에 잘 나타나 있습니다.

“Information retrieval is an asymmetrical problem: It’s hard to solve, but easy to verify.”

(정보 검색은 비대칭적인 문제입니다. 해결하기는 어렵지만, 검증하기는 쉽습니다.)

 

이것이 왜 중요할까요? 이 기능 덕분에 AI가 오래되거나 병합되지 않은 브랜치의 잘못된 정보를 계속해서 퍼뜨리는 것을 막아 신뢰를 구축할 수 있기 때문입니다.

 

 

2. 효과는 구체적인 숫자로 증명됩니다: PR 병합률 7% 증가

이 메모리 기능의 효과는 단순한 추측이 아니라, 구체적인 수치로 입증되었습니다. MEXC News와 AdwaitX 소스에 따르면, GitHub가 진행한 A/B 테스트에서 메모리 기능을 사용한 Copilot 코딩 에이전트의 풀 리퀘스트(PR) 병합률이 83%에서 90%로 무려 7%나 증가했습니다. 또한, 코드 리뷰 댓글에 대한 긍정적인 피드백 비율이 75%에서 77%로 2%p 증가했습니다.

 

여기서 말하는 '풀 리퀘스트 병합률'이란 무엇일까요? Reddit의 한 GitHub 직원이 설명했듯이, 이 지표는 사용자가 이슈에 @Copilot을 할당하고, 에이전트가 생성한 풀 리퀘스트를 사용자가 최종적으로 병합하는 성공률을 의미합니다.

이는 AI의 유용성을 직접적으로 측정하는 매우 강력한 지표입니다. 개발자가 큰 수정 없이 AI가 생성한 작업을 수용했다는 의미이며, 이는 곧 개발자의 시간을 실질적으로 절약해 주었다는 증거이기 때문입니다.

 

3. 여러 AI 에이전트가 하나의 '뇌'를 공유합니다

Copilot의 메모리는 특정 기능 안에만 갇혀 있지 않습니다. 가장 큰 강점 중 하나는 이 메모리가 Copilot의 여러 기능에 걸쳐 공유된다는 점입니다.

예를 들어, 'Copilot 코드 리뷰' 에이전트가 풀 리퀘스트를 검토하며 여러분의 리포지토리에서 특정 데이터베이스 연결 패턴을 학습했다고 가정해 보겠습니다. 이후 'Copilot 코딩 에이전트'가 새로운 코드를 생성할 때, 바로 그 학습된 패턴을 적용하여 일관성 있는 코드를 작성할 수 있습니다. 'Copilot CLI' 역시 이 공유된 컨텍스트의 혜택을 받습니다.

 

이러한 '에이전트 간 지능 전이(cross-agent intelligence transfer)'는 매우 중요합니다. 이는 AI가 프로젝트를 부분적이 아닌 전체적으로 이해하는, 진정으로 통합된 AI 비서로 나아가는 큰 걸음입니다. AI Sparkup 소스에서 언급된 것처럼, 이로써 AI는 단순한 '도구'에서 '협업 파트너'로 격상됩니다.

 

4. 모든 제어권은 사용자에게 있습니다 (그리고 기본은 비활성 상태입니다)

GitHub는 AI의 '기억' 기능이 야기할 수 있는 개인정보 보호 및 보안 우려를 예측하고, 개발자가 모든 것을 완벽하게 통제할 수 있는 강력한 거버넌스 모델을 구축했습니다. 가장 중요한 사실은 이 기능이 기본적으로 꺼져 있으며, 사용자가 직접 활성화(opt-in)해야만 작동한다는 것입니다.

GitHub 공식 문서와 여러 소스에 따르면, 개인정보 보호 경계는 다음과 같이 명확하게 설정되어 있습니다.

• 리포지토리 범위 한정: Copilot이 A 프로젝트에서 학습한 내용은 절대 B 프로젝트에서 사용되지 않습니다. 메모리는 특정 리포지토리에 엄격하게 격리됩니다.
• 쓰기 권한 기반 생성: 리포지토리에 대한 '쓰기(write)' 권한이 있는 사용자의 활동을 통해서만 메모리가 생성됩니다.
• 사용자 검토 및 삭제: 리포지토리 소유자는 언제든지 설정 페이지를 통해 저장된 메모리를 검토하고 수동으로 삭제할 수 있습니다.

또한, 메모리는 검증을 통해 갱신되지 않는 한 28일 후에 자동으로 만료되어 오래된 데이터가 쌓이는 것을 방지합니다. 이는 GitHub가 기업 수준의 개인정보 보호와 제어 기능을 염두에 두고 이 기능을 설계했음을 보여줍니다.

 

5. 이것은 단순한 기능이 아니라, AI 협업의 미래입니다

이 메모리 기능은 단순한 업데이트가 아니라, AI와 개발자의 협업 방식이 근본적으로 바뀌고 있음을 보여주는 신호탄입니다.

AI Sparkup 소스에서 지적했듯이, AI 제품의 핵심 차별점은 "AI가 얼마나 똑똑한가?"에서 "AI가 나를 얼마나 잘 아는가?"로 이동하고 있습니다. 에이전틱 메모리는 바로 이 변화를 이끄는 핵심 기술입니다. 이 기술은 AI를 일회성 상호작용을 넘어, 지속적으로 학습하는 파트너십 관계로 발전시킵니다.

이러한 전략적 중요성 때문에 GitHub는 외부 솔루션을 구매하는 대신 자체 메모리 시스템을 직접 구축하는 길을 선택했습니다. 이 결정은 GitHub가 에이전틱 메모리를 단순한 부가 기능이 아닌, Copilot의 미래 가치를 결정할 핵심 경쟁력이자 전략적 해자(moat)로 보고 있음을 시사합니다. 상당한 엔지니어링 투자를 감행한 것은 개인화되고 맥락을 이해하는 AI 지원이 미래의 핵심 전장이라는 확신을 보여주는 증거입니다.

 

당신의 새로운 페어 프로그래머는 학습할 준비가 되었습니다

GitHub Copilot의 메모리 기능은 똑똑하고, 스스로 치유하며, 안전하고, 그 효과가 입증된 시스템입니다. 이는 AI와의 협업이 새로운 시대로 접어들었음을 의미합니다. 더 이상 같은 말을 반복할 필요 없이, AI는 이제 당신의 프로젝트와 코딩 스타일을 점차 이해하고 학습하는 진정한 파트너가 될 것입니다.

마지막으로 한 가지 질문을 던져봅니다.

AI가 당신의 코딩 스타일과 프로젝트의 모든 맥락을 완벽하게 이해하는 '페어 프로그래머'가 된다면, 개발자로서 당신의 역할은 어떻게 진화하게 될까요?

 

 

조직/엔터프라이즈 단위로 정책 설정을 통해 Memory 기능을 활성화해야 합니다. Enterprise owners 또는 Organization owners가 GitHub 설정 > Copilot Memory 옵션을 켜야 기능이 적용됩니다.