Acontext: 에이전트의 문맥을 저장하고 학습하는 데이터 플랫폼

9bow · 12월 1, 2025, 3:30오전

Acontext 소개

Acontext는 AI 에이전트가 대화(Conversation), 작업(Task), 그리고 경험(Experience)을 마치 사람의 장기 기억처럼 축적하고 활용할 수 있도록 돕는 Context Data Platform입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 개발에서 가장 큰 병목 중 하나는 '문맥(Context)'의 관리입니다. 기존에는 개발자가 프로젝트의 파일 구조나 내용을 일일이 복사하여 입력하거나(Context Stuffing), 제한된 컨텍스트 윈도우(Context Window) 내에서 정보를 유지하기 위해 고군분투해야 했습니다. 또한, 에이전트는 세션이 종료되면 이전의 성공이나 실패 경험을 잊어버리는 '휘발성 메모리'의 한계를 가지고 있었습니다.

Acontext는 이러한 문제를 해결하기 위해 **저장(Store), 관찰(Observe), 학습(Learn)**이라는 3단계 루프를 제안합니다. 에이전트가 수행한 작업과 사용자 피드백을 기록하고, 이를 분석하여 재사용 가능한 표준 작업 절차(SOP: Standard Operating Procedures) 로 변환하여 저장합니다. 이를 통해 에이전트는 시간이 지날수록 스스로 학습(Self-learning)하며 더 똑똑하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

AI 에이전트 시장이 커지면서 단순한 '대화형 봇'을 넘어 복잡한 업무를 수행하는 '자율 에이전트'의 필요성이 대두되고 있습니다. Acontext는 이러한 자율 에이전트가 과거의 경험을 기억하고, 실패를 반복하지 않도록 돕는 '에이전트의 두뇌(Brain)' 역할을 수행합니다.

또한, Acontext는 기존의 LLM 프레임워크나 단순 유틸리티와는 다른 접근 방식을 취합니다. LangChain이나 LlamaIndex가 "LLM을 활용한 추론 체인(Chain)"이나 "문서 검색(RAG)"과 같은 실행(Execution) 중심의 프레임워크라면, Acontext는 "에이전트의 경험 저장 및 관리"라는 기억(Memory) 중심의 플랫폼입니다. LangChain이 '작업을 어떻게 수행할지'를 정의한다면, Acontext는 '과거에 작업을 어떻게 수행했는지'를 기억하고 최적의 경로를 제안합니다.

Acontext의 주요 기능

Acontext는 에이전트의 기억을 구조화하기 위해 다음과 같은 핵심 컴포넌트들을 제공합니다:

┌──────┐    ┌────────────┐    ┌──────────────┐    ┌───────────────┐
│ User │◄──►│ Your Agent │◄──►│   Session    │    │ Artifact Disk │
└──────┘    └─────▲──────┘    └──────┬───────┘    └───────────────┘
                  │                  │
                  │         ┌────────▼────────┐
                  │         │ Observed Tasks  │
                  │         └────────┬────────┘
                  │                  │
                  │         ┌────────▼────────┐
                  │         │  Space (learn)  │ # or wait for user confirmation
                  │         └────────┬────────┘
                  │                  │
                  └──────────────────┘
                  Skills guide the agent

Space, 지식과 경험의 저장소 (Brain): Acontext의 가장 독창적인 기능인 Space는 에이전트가 학습한 SOP(표준 작업 절차)가 저장되는 공간입니다. 예를 들어 에이전트가 "GitHub 리포지토리에 스타(Star)를 남기는 작업"을 성공적으로 수행하면, Acontext는 이 과정을 분석하여 "어떤 도구를, 어떤 순서로 사용해야 하는지"를 SOP 데이터로 변환해 Space에 저장합니다. 또한, 향후 유사한 요청이 들어오면 에이전트는 Space에서 해당 SOP를 검색하여 시행착오 없이 작업을 즉시 수행할 수 있습니다.
Session, 대화와 작업의 맥락 (Short-term Memory): Session은 사용자와 에이전트 간의 대화 히스토리, 주고받은 메시지, 실행된 도구(Tool)의 로그를 멀티모달 형태로 저장합니다. 개발자는 API를 통해 세션 데이터를 저장하거나 불러올 수 있으며, 이 데이터는 추후 Self-Learning의 기초 자료로 활용됩니다.
Disk, 에이전트 파일 시스템 (Artifacts): 에이전트가 작업 중에 생성하거나 수정한 코드, 문서, 이미지 등의 산출물(Artifacts)은 Disk라는 가상 파일 시스템에 체계적으로 저장됩니다. 이는 단순한 파일 저장을 넘어, 특정 작업과 연결된 산출물을 관리하므로 에이전트가 "내가 아까 만든 파일"을 정확히 인지하고 접근할 수 있게 됩니다.

Acontext는 위와 같은 모듈들로 구성되어 있으며, 사용자와 에이전트 간의 상호 작용을 통해 쌓이는 세션 데이터를 지속적으로 모니터링하다가 유의미한 패턴이 발견되면 이를 자동으로 학습합니다. 이러한 자가 학습(Self-Learning Engine) 에는 다음과 같은 내용들이 포함됩니다:

작업 완료 및 피드백 수집
성공/실패 요인 분석
범용적인 SOP 생성 및 Space 저장
다음 작업 시 해당 SOP 자동 인출

개발자 도구 (CLI 및 SDK)

Acontext는 개발자가 손쉽게 플랫폼을 구축하고 에이전트와 연동할 수 있도록 강력한 도구들을 제공합니다.

간편한 설치 및 실행: Docker 기반으로 로컬 서버를 쉽게 띄울 수 있으며, acontext-cli를 통해 프로젝트 초기화 및 관리가 가능합니다.
```
curl -fsSL https://install.acontext.io | sh
mkdir acontext_server && cd acontext_server
acontext docker up
```
직관적인 Dashboard: localhost:3000에서 제공되는 대시보드를 통해 현재 저장된 세션, 파일 아티팩트, 학습된 SOP 등을 시각적으로 탐색할 수 있습니다.
다양한 SDK 지원: Python 및 TypeScript SDK를 제공하여 기존의 에이전트 코드에 단 몇 줄의 코드로 기억 능력을 부여할 수 있습니다.

라이선스

Acontext 프로젝트는 Apache License 2.0으로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 이용, 수정 및 배포가 자유로우며, 오픈 소스 생태계 내에서 누구나 기여할 수 있습니다.

Acontext 공식 홈페이지

Acontext 문서 사이트

Acontext 프로젝트 GitHub 저장소

이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.

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