Conch AI

Conch는 알려준 내용을 기억하고, 그 기억은 한 번의 대화를 넘어 살아남는다. 특정 디자인 스타일이 좋다고 한 번 말하면, 선호를 중요도 점수와 함께 저장하고 관련 요청이 나올 때 영리하게 되불러온다. 열 때마다 백지로 돌아가는 에이전트에게 이것이 근본적인 해법이다.

이 레이어는 결과만 남기지 않는다. 무엇이 결정됐는지에 더해 그 이유, 존재했던 대안, 적용됐던 제약을 보존한다. 그래서 미래의 에이전트는 선택만 보는 게 아니라 그 뒤의 추론을 이해한다. 서로 다른 에이전트가 서로 다른 부분을 건드릴 때 장기 프로젝트가 일관성을 유지하는 힘이 여기에 있다.

한 에이전트가 끝나고 다른 에이전트가 시작할 때, Conch는 원본 기록이 아니라 구조화된 맥락을 전달한다. 의미가 채팅 이력의 벽에 묻히지 않고 인계를 넘어 살아남는다. 다단계 흐름을 돌리는 사람에게 이는 작업을 이어가는 두 번째 에이전트와 처음부터 다시 하는 에이전트의 차이다.

어떤 에이전트도 위반할 수 없는 단단한 제약을 직접 정한다. 지출 한도, 보안 규칙, 브랜드 지침이 포함된다. 에이전트는 이를 지켜야 한다. 지출 한도를 두면 감시하지 않는 에이전트가 몰래 넘어서지 못한다. 정책이 프롬프트 안의 메모가 아니라 강제할 수 있는 것이 된다.

Conch는 호출할 때마다 전부를 가져오지 않는다. 의미를 보존하는 데 필요한 최소한의 맥락만 끌어낸다. 관련성, 중요도, 확신도 순으로 정렬한다. 그 결과 프롬프트의 잡음이 줄고, 오래되거나 값어치 낮은 기억이 에이전트를 잘못된 방향으로 이끌 위험도 낮아진다.

당신의 맥락은 한 모델에 묶이지 않는다. Conch는 Anthropic, OpenAI, Google, 또는 향하는 어떤 모델과도 작동하며, 아래 모델이 바뀌어도 맥락 레이어는 durable한 자산으로 남는다. 업체를 바꿔도 쌓아온 기억을 두고 가지 않는다.

저장된 맥락은 하나하나가 당신 것이다. 열람, 검색, 편집, 삭제, 내보내기가 가능하고 권한도 직접 정한다. 작업 지식을 블랙박스에 맡길 수 없는 팀에 이 점이 중요하다. 옮기기로 할 때 데이터를 빼낼 수 있다는 뜻이기도 하다.