RAG(검색 증강 생성)가 여전히 주류지만, 2026년 4월 들어 카르파티, MemPalace, LLM Wiki v2 같은 개인 위키형 메모리 아키텍처가 한꺼번에 등장했거든요

LLM 메모리를 "신진대사"처럼 설계해야 한다는 논문이 나왔어요. RAG(검색 증강 생성)가 여전히 주류지만, 2026년 4월 들어 카르파티, MemPalace, LLM Wiki v2 같은 개인 위키형 메모리 아키텍처가 한꺼번에 등장했거든요.

핵심 주장은 이래요. AI 메모리는 단순 저장이 아니라 "동반자 시스템"이어야 한다는 거예요. 사용자의 작업 어휘, 핵심 구조, 문맥 연속성은 그대로 반영하되, 정보가 굳어지거나 반대 증거가 묻히는 인식론적 실패는 보완해야 한다는 거예요. 이를 위해 TRIAGE, DECAY, CONTEXTUALIZE, CONSOLIDATE, AUDIT 다섯 가지 연산을 제안해요.

가장 날카로운 예측은 이거예요. 반박 증거가 쌓이면 오래 중심을 차지하던 해석도 구조적으로 업데이트될 수 있어야 한다는 건데, 지금 존재하는 어떤 벤치마크도 이 실패 모드를 측정하지 못한다고 논문은 명시해요.

AI가 오래 쓸수록 특정 해석에 갇혀버리는 문제, 이제 본격적으로 설계 과제가 된 거예요.