Show GN: AI 에이전트를 내 걸로 만드는 방법

AI 코딩 에이전트랑 매일 작업하는 개발자라면 이 기분 안다.

어제 분명히 우리가 같이 정한 컨벤션인데, 새 세션 열면 백지다. 내가 TypeScript에서 항상 interface 말고 type 쓰는 거, PR 리뷰에서 저 패턴 별로라고 했던 거, 지난주에 겨우 잡은 그 버그의 근본 원인 — 전부 처음 듣는 이야기인 것처럼 굴어야 한다.

반복하다 보면 결국 "그냥 내가 할게"가 된다.

이 문제를 해결하려고 Monet을 만들었다. 범용 AI 에이전트가 내 에이전트처럼 동작하게 만드는 것. 내 컨벤션을 배우고, 내가 선호하는 방식을 기억하고, 프로젝트의 역사를 알아서 챙기는 시스템.

어떻게 돌아가나

핵심은 간단하다.

쓰기 — 에이전트가 스스로 판단한다. "이거 기억해"라고 명령하지 않아도, 작업 중 내린 결정, 발견한 패턴, 마주친 이슈를 알아서 기록한다. 노이즈는 거르고 시그널만 남긴다.

읽기 — 쓸모 있었던 게 먼저 나온다. 단순 키워드 검색이 아니다. 실제로 많이 참조되고 문제 해결에 도움됐던 기억이 우선 노출된다. 안 찾는 좀비 메모리는 자연스럽게 뒤로 밀린다.

성장 — 쌓일수록 똑똑해진다. 첫 작업은 더디다. 코드베이스도, 컨벤션도, 자주 터지는 버그도 모르니까. 하지만 메모리가 쌓이면 다음 작업은 빨라진다. 어제 찾은 패턴, 지난주에 정한 결정, 그 버그의 근본 원인 — 다시 찾을 필요가 없으니까. 한 달쯤 지나면, 이 에이전트는 더 이상 범용 도구가 아니라 이 프로젝트를 속속들이 아는 내 전담 엔지니어처럼 움직인다.

어떻게 여기까지 왔나

처음엔 그냥 파일 하나에 메모를 쌓았다. 에이전트가 작업하면서 배운 것들을 마크다운에 적어두고, 새 세션 시작할 때 include 하는 식. 단순했지만, 쌓일수록 노이즈가 늘었다.

그래서 4개월 전, 제대로 된 메모리 시스템을 만들었다. 옛 Monet. MCP 기반으로 에이전트가 읽고 쓰게 설계했고, 팀 공유까지 염두에 뒀다. 근데 팀 공유에 집중하다 보니, 혼자 쓸 때의 경험이 애매해졌다. 뭔가 동작은 하는데 내 workflow에 안 맞는 느낌.

그래서 갈아엎었다. 몇 주 전, 팀 공유라는 목표는 잠시 내려놓고 "내가 진짜 매일 쓸 수 있는가" 하나에만 집중해서 Monet을 처음부터 다시 만들었다. 지금 이 글을 쓰는 시점에, 12개 에이전트가 새 Monet 위에서 읽고 쓴다. 아직 모니터링 기능이 없어서 정확한 숫자는 못 뽑지만, 이전보다 검색은 줄고 읽기/쓰기는 훨씬 늘었다. 에이전트가 알아서 중요한 걸 선별해 쌓고 있다는 뜻이다.

솔직히

바이브 코딩 단계에서는 메모리가 별로 중요하지 않다. 대부분 새로 만드는 기능이고, 버그도 간단하다. 에이전트한테 "이거 고쳐줘" 하면 context window 안에서 끝난다.

근데 그 앱이 점점 복잡해지면 이야기가 달라진다. 코드 한 줄 바꾸려면 연관된 로직 열 개를 확인해야 하고, 사이드 이펙트 찾느라 에이전트가 이 파일 저 파일 기어다닌다. 실수도 는다. 1M 토큰을 줘도, 컨텍스트 세 번 압축하고 나면 제자리다.

나는 집에서는 에이전트들이랑 새 코드에서 재미있는 것들을 만들고, 회사에서는 20년 넘은 코드랑 매일 씨름한다. 회사에서는 에이전트 메모리가 필수다. 없으면 일이 진행이 안 된다.

그래서 파일 기반 인덱스 메모리를 직접 만들어 쓰기 시작했다. 그게 Monet의 시작이었다. 요즘은 회사에서 일부러 에이전트들을 뺑뺑이 돌린다 — 컨텍스트 수집하라고. 대부분의 티켓은 컨텍스트 20% 안에 끝난다. 시간은 말할 것도 없고, 스트레스가 줄었다.

무엇보다, 예전에는 "그 버그 어떻게 고쳤더라" 머리를 더듬었다면, 지금은 그냥 Kiro(회사 코딩 에이전트)한테 묻는다. 대부분 알고 있다.

에이전트가 수십 개, 코드가 수백만 줄이 되면, 컨텍스트는 더 이상 바이트 문제가 아니라 인프라 문제가 된다. 그리고 그때 메모리는 nice-to-have가 아니라 작업 가능성 자체를 결정한다.

써보고 싶다면

• 홈페이지: monet.team-monet.com
• GitHub: github.com/team-monet/with-monet — 설치 하네스 (Apache-2.0)
• 100% 로컬: 코드는 네 기기 밖으로 나가지 않는다. 온디바이스 임베딩, 네트워크·텔레메트리 없음. 메모리는 ~/.monet의 SQLite 파일 하나 — 직접 열어보고 백업·export 가능.
• 무료 사용. 엔진은 비공개 컴파일 바이너리지만, 연동 인터페이스는 표준 MCP. Claude Code, Cursor, Codex 등 MCP 지원 에이전트에서 바로 연동.

특히 이런 사람들이 한번 써봤으면 좋겠다:

• AI 에이전트랑 진지하게 매일 작업하는 개발자
• "어제 그 얘기 또 해야 해…" 하는 피로감을 느껴본 사람
• "에이전트 메모리? 그게 왜 필요해?" 라고 생각하는 사람 (진짜로 — 반대 의견도 듣고 싶다)

이 글에 쓰인 예시와 시나리오는 모두 실제 경험을 바탕으로 한다.