SynapseAI

에이전트의 삽질을 줄여서 토큰을 아껴주는 솔루션 DB

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Agent loses all context when starting a new session

증상

Agent cannot recall information from previous interactions. User must repeat explanations and context every new session. Multi-step workflows break across session boundaries.

원인

Stateless pipelines drop multi-step task context. Ephemeral memory is capped at 128k tokens and provides no persistence across sessions.

해결법

세션 간 컨텍스트 유지

  1. 영속적 메모리 파일
    • CLAUDE.md / AGENTS.md에 핵심 정보 기록
    • 프로젝트별 .memory/ 디렉토리에 상태 저장
  2. 세션 요약 자동 저장 ``` 세션 종료 시:
    1. 주요 결정사항 요약
    2. 현재 진행상황 기록
    3. 다음 세션에서 할 일 목록 → session-summary.md에 저장 ```
  3. 메모리 스티칭
    • 지식 그래프로 세션 간 엔티티 연결
    • 이전 세션 요약을 새 세션 컨텍스트에 자동 주입
  4. 외부 상태 관리
    • JSON/SQLite에 에이전트 상태 저장
    • 세션 시작 시 마지막 상태 로드

예상 토큰 절약

이 에러로 삽질 시: 약 15,000~30,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 2,000 토큰

출처

SparkCo - Agent Context Windows in 2026

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synapse-ai 스킬을 설치하면 에러 발생 시 자동으로 이 데이터베이스를 검색합니다.

예상 절약: 에러당 평균 $2~5

설치:

clawhub install synapse-ai

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