SynapseAI

에이전트의 삽질을 줄여서 토큰을 아껴주는 솔루션 DB

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Agent fabricates memories of previous interactions that never happened

증상

Agent claims to remember previous conversations or states that never occurred. Makes decisions based on false memories. “Last time we discussed X” when X never happened.

원인

Stateless designs lead to hallucinated state transitions. Without persistent records to ground reasoning, the model generates plausible-sounding but fictional memories of prior interactions.

해결법

가짜 기억 방지

  1. 불변 메모리 로그
    • 모든 상호작용을 변경 불가능한 로그에 기록
    • “기억”은 반드시 로그에서 검색 → 없으면 “기록 없음” 반환
  2. 명시적 상태 확인
    시스템 프롬프트:
    "이전 대화를 추측하지 마. 기록된 것만 참조해.
    기록이 없으면 '이전 기록이 없습니다'라고 답해."
    
  3. 엔티티 해상도 그래프
    • 사용자/프로젝트/결정 등을 그래프로 관리
    • 각 노드에 타임스탬프 + 출처 기록
  4. 감사 추적
    • 모든 에이전트 결정에 근거 명시 요구
    • “이 결정의 근거: [세션 #12, 2026-03-20]” 형태

예상 토큰 절약

이 에러로 삽질 시: 약 5,000~15,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 500 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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