26년 1월 1주차 그래프 오마카세
Beyond Context Graphs: Why 2026 Must Be the Year of Agentic Memory, Causality, and Explainability
- 안녕하세요, 구독자 여러분. 희망찬 2026년 새해가 밝았습니다. 새해 복 많이 받으시고, 좋은 일들로 가득한 한 해가 되시기를 바랍니다.
- 2026년의 첫 오마카세로 어떤 것이 좋을지 여러 아티클들을 찾아보고 읽어보다가, "요즘 AI 에이전트가 왜 이렇게 많이 이야기될까?" 라는 질문에서 출발해 AI가 단순한 도구를 넘어 함께 일하는 파트너가 되려면 무엇이 필요한지에 대한 좋은 인사이트를 갖는 좋은 미디엄 글을 정리해보면서 시작해보고자 합니다.
- 2025년 하반기, AI 업계에서는 컨텍스트 그래프(Context Graph)라는 말이 자주 등장했습니다. 에이전트가 내린 결정과 그 흐름(Decision Traces)을 그래프 형태로 기록하고 추적하는 접근으로, 쉽게 말해 AI가 어떤 판단을 내렸는지 그 과정을 기록으로 남기는 방식입니다.
- 왜 이런 답을 생각하고 결정을 내렸는지를 단계적으로 따라가 볼 수 있다는 점에서 분명 중요한 진전이었고, 많은 이들이 이를 하나의 혁신으로 평가했습니다. 하지만 위 아티클 작성자인 Volodymyr Pavlyshyn은 이렇게 이야기합니다.
“이건 이해라기보다는, 기록을 잘 정리한 것에 가깝다.”
- 2026년에 더 중요한 질문은 이겁니다. "AI가 기록을 보관하는 데서 멈추지 않고, 그 경험으로부터 스스로 배울 수 있을까?" 즉, 기억하는 AI에서 이해하는 AI로의 패러다임 변화에 대한 질문의 중심에 있는 개념이 바로 지능형 메모리 또는 에이전틱 메모리(Agentic Memory)입니다.
- 2026년에 우리가 마주한 진짜 과제는 기록 그 자체가 아니라, 그 기록을 바탕으로 AI가 스스로 학습하고, 인과관계를 이해하며, 나아가 인간에게 왜 그런 결정을 내렸는지 설명할 수 있는 에이전틱 메모리를 구축하는 것이라고 말합니다.
- AI를 단순한 대화형 챗봇 모델을 넘어, 쓸 만한 파트너로서 자율적으로 업무를 수행하는 비즈니스 에이전트를 구축하는 데 필요한 기술적 핵심 세가지 요소를 고려해야 합니다.
- 에이전틱 메모리, “내가 왜 실패했는지 아는 AI” : 지금까지의 AI 메모리는 예전에 이런 정보가 있었다의 기억을 불러오는 수준이었습니다. 하지만 앞으로의 메모리는 이 선택이 왜 잘 안 됐을까? 그렇다면 다음엔 뭘 바꿔야 할까? 등 AI가 스스로 돌아보고 배울 수 있게 만들어줘야 합니다.
- 단순히 모델을 다시 학습시키는 문제가 아니라, 실행 중에 스스로 개선하는 능력을 부여하는 방향성 정립이 중요합니다.
- 인과관계, “그냥 같이 일어난 게 아니라, 원인을 아는 AI” : “A 다음에 B가 일어났다”는 사실만 고려하는 것과 “A가 B에 어떤 영향을 주었는가”의 인과관계를 정확하게 이해하는 것으로부터 진정한 지능의 차이가 드러납니다.
- 예상치 못한 문제를 접했을 때, 문제가 발생했다로 끝나는 것이 아니라 왜 생겼는지를 분석하고 다른 선택지는 무엇이 있는지를 제안할 수 있는 그 차이가 단순 자동화 모델과 에이전틱 AI의 차이를 만들어낼 수 있습니다.
- 설명 가능성과 감사 가능성(Explainability & Auditability) : AI가 인간처럼 융통성을 발휘하길 기대하는 시선도 있습니다. 하지만 Volodymyr는 이에 대해 분명한 선을 긋습니다. 우리에게 필요한 것은 사람 같은 변덕이 아니라, 끝까지 추적 가능하고 설명 가능한 시스템입니다.
- 왜 그런 선택을 했는지를 명확하게 설명할 수 있는 의사결정 추적 요소, 모든 결정들이 기록되어 검증 가능한 로깅, 그리고 인과 모델에서 벗어난 이상 징후가 감지되면 즉시 알리는 경고 시스템 이 세가지 요소들은 신뢰 가능한 에이전트 시스템 구축을 위한 최소 조건이 될 수 있습니다.
- 에이전틱 메모리, “내가 왜 실패했는지 아는 AI” : 지금까지의 AI 메모리는 예전에 이런 정보가 있었다의 기억을 불러오는 수준이었습니다. 하지만 앞으로의 메모리는 이 선택이 왜 잘 안 됐을까? 그렇다면 다음엔 뭘 바꿔야 할까? 등 AI가 스스로 돌아보고 배울 수 있게 만들어줘야 합니다.
- 많은 AI 연구자와 엔지니어들은 2026년을, AI가 단순히 시키는 일을 수행하는 도구를 넘어 일정 부분 책임을 맡길 수 있는 파트너로 발전하는 전환점이 될 해로 보고 있습니다.
- 2025년의 화두였던 컨텍스트 그래프를 지나 2026년의 지능형 에이전틱 메모리 시대로 나아가기 위해 필요한 것은 더 많은 기록이 아니라, 경험을 이해하고 그 이유를 설명할 수 있는 AI입니다. 이 변화는 기술 자체에서 시작되기보다, 앞서 살펴본 세 가지 요소를 기준으로 AI를 정의하고 실제로 구현해 나가는 기업들로부터 현실화 될 수 있을 것입니다.
- 마지막 아티클의 글을 인용하면서 이번 주 오마카세의 내용을 요약할 수 있을 것 같습니다. 올 한해도 잘 부탁드립니다, 감사합니다.
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The context graph debate is important, but it’s just the beginning. The real revolution comes when agents can not only access past decisions, but truly learn from them — building causal models, explaining their reasoning, and reflecting on their own performance. That’s when we’ll move from decision traces to genuine artificial intelligence.
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