기억을 AI 안에 두지 않기로 했습니다

AI를 오래 쓰면서 가장 먼저 부딪힌 문제는 성능보다 기억이었습니다. 오늘 GPT와 정리한 내용을 내일 다른 세션에서 다시 설명해야 했고, Claude로 옮기면 배경부터 다시 전달해야 했습니다.

그래서 질문을 바꿨습니다.

어느 AI가 오래 기억하느냐가 아니라, 어느 AI가 와도 다시 읽고 이어갈 수 있게 할 수 없을까.

2026년 1월부터 Obsidian과 Markdown을 본격적으로 사용하기 시작했습니다. 대화 안에만 남아 있던 생각, 결정, 작업 기록을 파일로 꺼냈습니다. Markdown을 선택한 이유는 특별한 기능 때문이 아니었습니다. 사람이 읽을 수 있고, 여러 AI가 읽을 수 있고, IDE에서도 열리며 Git으로 이력을 남기기 쉬웠습니다.

제가 만든 흐름을 지금의 형태로 단순화하면 이렇습니다.

핵심은 파일을 많이 만드는 것이 아닙니다. 기억의 위치와 읽는 경로를 AI 밖에 두는 것입니다.

처음에는 기록을 밖으로 빼는 것만으로 충분할 줄 알았습니다. 그런데 파일이 늘어나자 다른 문제가 생겼습니다. AI에게 모든 파일을 읽으라고 하면 느리고, 오래된 판단과 현재 규칙이 섞일 수 있습니다. 아이타스도 “파일이 많아지면 결국 AI가 다 읽어야 하는 것 아니냐”는 문제를 짚었습니다.

그래서 저장 다음에는 탐색 경로가 필요했습니다.

AGENTS.md 같은 파일을 폴더의 진입점으로 두고, 현재 작업에서 무엇을 먼저 읽어야 하는지 알려주기 시작했습니다. 모든 자료를 한 번에 넣는 대신 필요한 문서를 따라가게 했습니다. 결정, 상태, 작업 기록, 공통 규칙도 역할을 나누기 시작했습니다.

이 구조에서 Google Drive와 Git의 역할도 다릅니다. Drive는 여러 환경과 AI가 접근할 수 있는 공통 파일 공간으로 쓰고, Git이 필요한 작업은 변경 이력과 동기화를 함께 관리합니다. 어느 쪽이든 중요한 것은 특정 대화창이 유일한 기억 저장소가 되지 않게 하는 것입니다.

물론 파일 기반 기억도 자동으로 정확해지지는 않습니다. 오래된 문서가 남아 있으면 AI도 오래된 내용을 읽습니다. 같은 규칙이 여러 곳에 복제되면 무엇을 따라야 할지 모호해집니다. 결국 사람이 해야 할 일은 무엇을 남길지뿐 아니라 무엇을 기준으로 읽게 할지 관리하는 것입니다.

그래서 제가 말하는 외부 기억은 거대한 노트 창고에 가깝지 않습니다.

대화가 끊기고 모델이 바뀌어도, 다음 AI가 다시 일을 시작할 수 있도록 만든 파일 기반 작업 환경에 가깝습니다.