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기억을 둘러싼 긴 논의.
언어 설정에 맞는 글을 먼저 보여주고, 한국어 번역이 아직 없는 글은 원문을 보존해서 보여줍니다.
AI는 과학 보조자에서 과학자로 자리를 옮겨가고 있다
Google I/O 2026의 Gemini for Science 발표를 과학 도구의 업그레이드가 아니라 과학 수행 방식의 변화로 읽습니다.
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범용 AI의 망각은 합리적이다, 그러나 모든 도메인에 합리적이지는 않다
범용 AI의 자동 망각은 합리적인 설계지만, 장기 누적이 본질인 작업에서는 다른 메모리 모델이 필요합니다.
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드러켄밀러가 LLM을 쓴다면 — 단일 관점에서 던지는 질문은 답의 90%를 버린다
LLM의 진짜 힘은 단일 도메인 답변이 아니라 도메인 사이의 빈 공간을 보게 하는 질문 설계에서 나온다.
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프롬프트 엔지니어링은 끝났다 — 이제는 답 읽기 엔지니어링이다
LLM 시대의 차이는 더 좋은 질문만이 아니라, 답들의 분포에서 시장과 기회를 읽어내는 능력에서 나온다.
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잃어버린 것들이 모이는 곳: Norfolk by Nunchi AI
Norfolk은 잃어버린 줄 알았던 생각, 노트, 대화가 다시 모이는 기억의 장소입니다.
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모델이 생각하는 방식이 바뀌어도, 회사가 기억하는 방식은 더 중요해진다
Latent reasoning이 강해질수록 검증 가능한 외부 메모리의 가치가 올라가며, Nunchi AI의 눈치플랜, 써킷 워크플로우, MaaS 3축 사업은 그 변화 위에서 더 선명해진다.
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Agent Memory의 두 철학 — Hindsight의 인식론, Synapsis Engine의 운영 원칙
Hindsight는 기억의 인식론을, Synapsis Engine은 기억의 운영 원칙을 중심에 둡니다. 두 아키텍처를 나란히 놓고 차이와 교차점을 봅니다.
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96.6% Recall, 0% Portability
MemPalace는 retrieval이 된다는 걸 증명합니다. 하지만 아직 업계가 풀지 못한 문제는, 도구와 런타임이 바뀌어도 살아남는 구조화된 이식 가능한 메모리입니다.
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Norfolk는 이제 단순한 노트 앱이 아닙니다
Norfolk는 노트 앱으로 시작했지만, 이제는 인간과 에이전트가 같은 인프라 위에서 메모리를 쓰고, 읽고, 공유할 수 있는 memory surface가 되고 있습니다.
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Nunchi AI 메모리 생태계
Synapsis의 atomization, AMCP 프로토콜, Nexus·Norfolk·MaaS 백엔드, 그리고 3122 클라이언트로 구성된 이식 가능한 에이전트 메모리 아키텍처입니다.
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하니스는 바뀌어도, 기억은 바뀌면 안 됩니다
메모리 락인은 메모리를 하니스 안에 더 깊게 넣는다고 해결되지 않습니다. 하니스 로직과 이식 가능한 메모리를 분리하고, 그 사이를 열린 프로토콜로 연결해야 해결됩니다.
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새벽 세 시, 제 제품이 죽었다가 살아난 이야기
Anthropic의 Managed Agents 발표는 제 제품을 끝낼 것처럼 보였습니다. 그런데 아침이 되자, 왜 기억이 모델보다 오래 살아야 하는지가 더 분명해졌습니다.
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언어 다양성과 창발
대규모 언어 모델의 창발은 단순한 스케일이 아니라, 언어 다양성이 만드는 교차 밀도에서 나온다는 하나의 가설입니다.
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에이전트의 성능 차이는 모델이 아니라 팀 메모리가 만든다
Karpathy의 개인 지식 베이스와 Stripe Minions를 함께 보면, 에이전트 성능의 핵심은 모델보다 팀 맥락과 공유 기억 인프라에 있다는 점이 보입니다.
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아무도 문서를 읽지 않는 시대에 온보딩은 어떻게 바뀌어야 하는가
llms.txt와 OpenAPI 사이에 빠져 있던 온보딩 레이어를 AHOP와 onboard.txt로 제안합니다.
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LongMemEval 83.2% 왜 이 숫자가 99%보다 의미 있는가
Nexus의 LongMemEval 83.2% 결과와, 왜 정직한 프로덕션 벤치마킹이 더 중요하다고 보는지 설명합니다.
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에이전트 스택의 완성: AMCP와 메모리 연속성
MCP와 A2A만으로는 부족한 이유, 그리고 왜 에이전트에는 세션을 넘는 메모리 계층이 필요한지 설명합니다.
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클로드 채널은 에이전트를 도달 가능하게 만듭니다. 넥서스는 기억하게 만듭니다.
클로드 코드 채널이 실시간 도달성을 제공하고, 넥서스가 재시작 후에도 메모리를 보존함을 검증한 좁고 명확한 증명.
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에이전트 스택을 완성하기: 기억 연속성을 위한 AMCP
AMCP를 MCP, A2A와 나란한 메모리 계층으로 설명하는 글입니다.
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에이전트는 왜 대화가 길어질수록 흔들릴까
긴 세션에서 컨텍스트가 왜 무너지는지와 메모리 계층이 왜 필요한지를 설명합니다.
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에이전트는 왜 세션이 바뀌면 기억을 잃을까
AMCP 공개 배경과 에이전트 메모리 연속성 문제를 짧고 명확하게 설명합니다.
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