Beyond Frontend

기억상실증에 걸린 AI와 씨름하던 날들ChatGPT와 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 아..

1. Copilot 성능의 핵심: 컨텍스트(Context) 관리 전략GitHub Copilot이 제안하는 코드의 정확도는 전적으로 입력된 '컨텍스트'의 질과 범위에 의해 결정됩니다. 이것이 바로 Copilot 최적화의 가장 첫 번째 단계이자 가장 중요한 전략적 과제인 이유입니다. Copilot에게 얼마나 정확하고 유용한 정보를 제공하느냐가 결과물의 품질을 좌우합니다.1.1. 작업 단위 컨텍스트 최적화Copilot은 현재 IDE에 열려 있는 모든 파일을 참고하여 제안을 생성합니다. 현재 작업과 무관한 파일이 다수 열려 있다면, Copilot은 불필요한 정보 속에서 혼란을 겪고 부정확하거나 관련 없는 코드를 제안할 가능성이 기하급수적으로 커집니다.따라서 가장 효과적인 방법은 현재 개발 중인 기능과 직접적으로..