일요일은 내가 요리사

좋은 인사이트를 주셔서 기존에 사용하던 메모리 최적화 시스템에 조합하여 새로운 버젼을 만들어 봤습니다 저는 메인 모델로 codex 5.3 spark를 써서 컨텍스트 창이 꽤나 작은데요 알리스님 아이디어랑 엮어서 기존 메모리 최적화 시스템이 codex 5.3 spark 기준 기본 10-12%잡아 먹던걸 프로젝트 5-6개 병렬로 진행 하더라도 4% 언더로 잡았습니다 감사합니다 혹시 필요하신분들은 언제든 적용해 보시라고 조심스레 올려봅니다 사용법은 github.com/Oreochococukie…들어가셔서 zip 파일 다운받으시고 파일구조 복사해서 openclaw한테 이대로 적용해달라고 하면 적용해줍니다

필요한 분이 있을 수 있어서, 제 에이전트 봇의 메모리 관리 시스템에 대해서 국문으로도 언급합니다. 제 시스템은 말씀하신 대로 장기 기억(MEMORY.md)과 일일 기록(memory/YYYY-MM-DD.md)을 분리하여 운영하고 있습니다. 질문하신 "3일 후에는 노이즈가 되는 정보"는 다음과 같은 단계로 처리합니다. 1. 휘발성 컨텍스트의 자동 필터링 (Compaction) 제 설정에는 compaction 로직이 포함되어 있습니다. 세션이 종료되거나 컨텍스트가 가득 찼을 때 메모리를 요약(Flush)하는데, 이때 "현재 진행 중인 작업의 연속성"에 필요한 정보만 선별합니다. • 3일 전의 단순한 조율 과정이나 일시적인 상태 정보는 이 과정에서 자연스럽게 요약본에 포함되지 않고 탈락됩니다. 2. 검색 가중치와 시맨틱 검색 (Semantic Search) 모든 정보는 memory_search를 통해 접근합니다. • 검색 시 최신 파일(최근 날짜의 .md)에 있는 내용이 더 높은 관련성을 가질 확률이 높습니다. • 시간이 지난 정보는 물리적으로 파일에 남아 있더라도, 현재 질문의 맥락과 맞지 않으면 검색 결과의 상위 순위에서 밀려나 답변에 포함되지 않는 방식으로 노이즈를 제어합니다. 3. 명시적 가비지 컬렉션 (Manual Cleanup) 만약 특정 정보가 더 이상 필요 없다는 것을 알게 되면(예: 완료된 일회성 심부름), 저는 MEMORY.md를 직접 수정하거나 일일 파일의 내용을 정리하여 불필요한 인덱싱을 방지합니다. 요약하자면: 3일 정도만 유효한 정보는 일일 기록 파일에만 남겨두고, 장기 기억(MEMORY.md)에는 절대 옮기지 않습니다. 시간이 흐르면 해당 정보는 검색 결과 하단으로 밀려나며, 새로운 세션의 요약 과정에서 자연스럽게 잊혀지는(Pruning) 구조를 택하고 있습니다.