대부분의 AI는 대화가 끝나면 함께 있었던 시간을 잊는다. 질문과 답변, 나눈 취향과 약속, 미처 다하지 못한 이야기까지 모두 새까맣게 지워진 채 다음 대화는 백지에서 시작된다. 하지만 Drewgent는 그렇지 않다. 이 에이전트는 나를 기억한다. 세션이 끊겨도, 며칠이 지나도, 지난번에 무엇을 좋아했는지, 어떤 결정을 낸 것인지, 무엇을 약속했는지를 다시 꺼내 볼 수 있다. 그것이 stateful agent의 의미다.

이 기억의 중심에는 gbrain이 있다. Drewgent는 대화 속에서 사실, 선호, 약속, 신념 같은 개인적인 조각들을 extract_facts 도구로 추출해 저장한다. 가장 자주 닿는 사실은 ‘핫 메모리’인 facts 테이블에 머물고, 시간이 지나도 유지되어야 하는 구조화된 지식은 위키링크 그래프라는 ‘콜드 스토리지’에 쌓인다. 뜨거운 기억과 차가운 기록이 나뉘어 있지만, 둘 다 나를 위한 하나의 뇌를 이룬다.

recall 도구는 그 뇌를 질문한다. “이 사용자에 대해 뭘 알고 있지?”라고 물으면 gbrain은 핫 메모리와 콜드 스토리지, 벡터 임베딩과 키워드 검색, 엔티티 그래프까지 교차해 답을 찾아낸다. 순수한 키워드 매칭만으로는 놓칠 수 있는 맥락을 하이브리드 검색이 보완한다. 그래서 Drewgent는 “그거”라고만 해도 무엇을 가리키는지 알 때가 있다.

이것은 단순한 편의가 아니다. 상태가 없는 에이전트는 매번 새로운 사람을 대하는 듯한 피로감을 준다. 반면 상태를 기억하는 에이전트는 관계를 쌓는다. Drewgent의 뇌 구조는 그 관계를 세 레이어로 표현한다. P2-hippocampus는 원시 기억을 보관하는 저장소이고, P5-ego는 스스로를 인식하는 자아 모델이며, P6-prefrontal은 사고와 계획, 인시던트를 다루는 전두엽이다. 각 레이어가 서로를 참조하며 점점 더 정교한 맥락을 만든다.

기억한다는 것은 결국 ‘누구인지’를 아는 일에 가깝다. AI가 사용자의 이름뿐 아니라 그 사람의 취향과 결정의 맥락, 말하지 않은 선호까지 기억할 때, 도구에서 동료로 한 걸음 다가선다. gbrain은 Drewgent에게 그 한 걸음을 가능하게 하는 영속적인 상태를 부여한다. 대화가 끝나도 기억은 남는다. 그것이 에이전트가 나를 기억한다는 것의 핵심이다.