장기 재료 프로젝트용 파일시스템 기반 연구 에이전트를 구축해 보자

제안 AI 제안

소재 분야 적용은 아직 검증되지 않은 제안입니다.

에이전트가 작업 중에 읽은 자료, 중간 메모, 추출 결과를 폴더 구조로 지속 저장하고, 다른 에이전트가 그 작업공간을 바탕으로 최종 답변을 작성하는 방식이다. 외부 파일시스템이 장기 작업의 기억장치 역할을 한다.

적용해볼 소재 과제

장기 문헌 정리, 프로젝트 노트 보존, 실험 조건 추적, 여러 출처의 증거 누적

지금 시도할 만한 이유

장기 작업 벤치마크와 지속 메모리형 에이전트 설계가 최근 빠르게 발전해, 단발성 Q&A보다 긴 연구 흐름을 다루기 쉬워졌기 때문이다.

첫 걸음

한 개 주제에 대해 1주일 분량의 문헌 20편을 폴더별로 저장하고, 각 파일에 조건·결과·출처를 분리 기록하게 한 뒤 나중에 동일 질문을 다시 던져 회수 일관성을 확인해 보자.

위험과 한계

파일 구조가 복잡해지면 에이전트가 오히려 길을 잃을 수 있고, 잘못 저장된 중간 결과가 뒤 단계에 누적 오류를 만들 수 있다. 또한 백업, 버전 관리, 파싱 비용이 늘어난다.