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메모리 타입

5가지 컨텍스트 인식 메모리

"지속되는 컨텍스트, 축적되는 결정, 누적되는 인사이트"

3계층 컨텍스트 시스템

메모리는 세 가지 수준에서 자동으로 로드되고 주입되어 에이전트가 항상 필요한 컨텍스트를 갖도록 보장합니다.

1

레이어 1: 키워드

"내 연구", "연구 진행"과 같은 트리거로 컨텍스트 자동 로드

Example:사용자가 "내 연구"라고 하면 → 프로젝트 컨텍스트 자동 로드
2

레이어 2: Task 도구

Task 도구 위임을 통해 에이전트에게 컨텍스트 자동 주입

Example:에이전트가 시스템 프롬프트에서 프로젝트 컨텍스트를 자동으로 받음
3

레이어 3: CLI

CLI를 통한 명시적 메모리 명령

Example:/diverga:memory context → 현재 메모리 상태 보기

5가지 메모리 타입

각 메모리 타입은 연구 연속성과 컨텍스트 유지를 위한 특정 목적을 제공합니다.

프로젝트 컨텍스트

연구 질문, 패러다임, 방법론, 이론적 프레임워크

Auto-loaded

저장 위치:

.research/project-state.yaml

예시:

  • ◆연구 질문 및 목표
  • ◆선택된 패러다임 (실증주의, 해석주의 등)
  • ◆T-Score와 함께 선택된 이론적 프레임워크
  • ◆연구 설계 접근법

세션 메모리

현재 세션 상태, 활성 작업, 진행 중인 작업

Auto-loaded

저장 위치:

.research/sessions/session-{id}.yaml

예시:

  • ◆활성 에이전트 작업 및 상태
  • ◆현재 분석 단계
  • ◆진행 중인 계산
  • ◆세션별 변수

결정 로그

타임스탬프 및 근거가 포함된 모든 인간 체크포인트 결정

Auto-loaded

저장 위치:

.research/decision-log.yaml

예시:

  • ◆체크포인트 승인/거부
  • ◆T-Score와 함께 선택된 대안
  • ◆결정 타임스탬프
  • ◆근거 및 정당화

연구 노트

축적된 인사이트, 발견, 관찰

저장 위치:

.research/notes/

예시:

  • ◆문헌의 주요 발견
  • ◆패턴 관찰
  • ◆방법론적 인사이트
  • ◆향후 연구 방향

도구 선호도

시각화 스타일, 출력 형식, 도구 구성

Auto-loaded

저장 위치:

.research/preferences.yaml

예시:

  • ◆선호하는 시각화 스타일
  • ◆출력 형식 (APA, Chicago 등)
  • ◆언어 선호도 (EN/KO)
  • ◆에이전트 동작 설정

프로젝트 구조

메모리는 프로젝트 내 .research/ 디렉토리에 구성됩니다:

.research/ Directory Structure
.research/
├── baselines/
│   ├── baseline-001.yaml
│   └── baseline-002.yaml
├── changes/
│   ├── change-001.yaml
│   └── change-002.yaml
├── sessions/
│   ├── session-20250205-143022.yaml
│   └── session-20250205-153145.yaml
├── notes/
│   ├── literature-notes.md
│   └── methodological-insights.md
├── project-state.yaml
├── decision-log.yaml
├── preferences.yaml
└── checkpoints.yaml

모든 메모리 파일은 버전 관리되며 팀 협업을 위해 git에 커밋할 수 있습니다.

컨텍스트 키워드 (자동 트리거)

이러한 키워드를 사용하면 관련 메모리가 자동으로 로드됩니다:

프로젝트 참조

Keywords:

my researchthis studyour project내 연구이 연구연구 진행

Loads:

프로젝트 컨텍스트결정 로그

세션 연속성

Keywords:

continueresumewhere were we계속이어서어디까지

Loads:

세션 메모리활성 작업

결정 참조

Keywords:

we decidedI chosepreviously selected결정했던선택했던

Loads:

결정 로그체크포인트 기록

인사이트 회상

Keywords:

findingsinsightsobservations발견인사이트관찰

Loads:

연구 노트

메모리가 중요한 이유

컨텍스트 인식 메모리는 연구 워크플로우에 중요한 이점을 제공합니다:

반복 없음

연구 컨텍스트를 다시 설명할 필요 없음—에이전트에게 항상 제공됩니다

일관된 결정

과거 결정이 미래 선택을 알려주어 방법론적 일관성 보장

감사 추적

방법론 섹션을 위한 완전한 결정 기록

팀 협업

버전 관리 메모리로 팀원이 동기화 유지

세션 복원력

중단 또는 컨텍스트 창 제한 후 원활하게 작업 재개

메모리 명령

메모리와 상호작용하는 명시적 CLI 명령:

/diverga:memory context

현재 로드된 메모리 상태 보기

/diverga:memory refresh

파일에서 메모리 다시 로드

/diverga:memory clear

세션 메모리 지우기 (프로젝트 메모리 유지)

/diverga:memory export

메모리를 마크다운 보고서로 내보내기

컨텍스트 인식 메모리를 체험할 준비가 되셨나요?

세션과 에이전트 간에 지속되는 메모리로 연구를 시작하세요.

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