툴 사용 에이전트의 자발적 망각: 되돌릴 수 있는 컨텍스트 정리
Agent-Controlled Forgetting for Tool-Using Agents: Reversible Context Curation in Practice
TL;DR Highlight
에이전트가 툴 결과를 메모로 바꾸고 원본은 보관했더니 최종 프롬프트가 75% 줄었다
Who Should Read
디버깅·브라우저 툴 응답이 길어 컨텍스트 비용이 폭증하는 에이전트를 운영하는 백엔드 개발자
Core Mechanics
- 툴 결과를 읽은 뒤 에이전트가 직접 정리
- 모델이 이미 본 툴 결과를 골라 짧은 메모로 바꾼다.
- 원본은 아카이브에 그대로 저장되고 복구 도구로 다시 꺼낼 수 있다.
- 사용자·어시스턴트 메시지는 건드리지 않음
- 정리 대상은 툴 결과 단위(result ID)뿐이다.
- 배치 중 하나라도 잘못된 ID면 전체를 거부해서 부분 변경이 없다.
- 노이즈 많은 디버깅에서 큰 절감
- OpenTelemetry 디버깅 뒤 C++ 과제로 넘어가는 시나리오에서 효과가 컸다.
- 두 방식 모두 기본 행동 테스트 2건을 통과했다.
- 절감은 공짜가 아니다
- 요청 수는 121회에서 185회로 늘고 시간은 17% 더 걸렸다.
- 완료 토큰도 2배 넘게 늘었다.
- 워크로드에 따라 효과가 없을 수도 있다
- Planroom 앱 개발 과제에서는 절감이 없었다.
- 브라우저 워크플로 설계 과제에서는 수동 점수가 오히려 낮았다.
Evidence
- 최종 프롬프트 토큰 75% 감소
- OpenTelemetry에서 retained history 912,492 대비 method 231,951이다.
- 1차 제출 시점은 847,674 대비 124,746으로 85% 감소했다.
- 누적 입력 50%↓, 비용 약 67~71%↓
- 누적 입력은 45,766,146에서 22,988,240으로 줄었다.
- 추정 API 비용은 $4.378–4.379 대비 $1.283–1.436이다.
- Planroom은 절감 없음
- 최종 프롬프트가 265,965 대비 283,105로 6% 늘었다.
- 추정 비용은 $3.461–3.465 대비 $3.510–3.577이다.
- 품질 손실 사례도 있음
- 브라우저 워크플로 설계 이어달리기에서 총 토큰은 63% 적었지만 수동 점수가 retained 6/12 대비 method 4/12였다.
- 후속 C++ 과제의 혼합 채점은 method 3/6, retained 2/6이었다.
How to Apply
- 긴 툴 출력의 크기부터 로깅하기
- 오늘 에이전트 요청별 prompt token과 툴 결과 크기를 기록해 보자.
- 수십만 자짜리 browser_find 같은 결과가 있는지 찾아라.
- 이런 로그가 없으면 이 방식의 이득도 기대하기 어렵다.
- context_apply/context_recover 툴 쌍 설계하기
- 툴 결과에 안 겹치는 ID를 붙이고 (result_id, note) 배치를 받는 툴을 만들어라.
- 원본을 먼저 저장한 뒤 메모로 교체하고, 잘못된 ID가 하나라도 있으면 배치 전체를 거부하라.
- 복구는 원본을 새 툴 결과로 끝에 붙여라.
- 사용자·어시스턴트 메시지는 정리 대상에서 빼기
- 사용자 지시와 어시스턴트 메시지는 선택 불가로 막아라.
- 미해결 증거는 남기고 진단이 끝난 결과만 정리하라고 프롬프트에 써라.
- retained history와 A/B로 비용 재기
- 같은 작업을 정리 없이 한 번, 정리 툴과 함께 한 번 돌려라.
- 최종 프롬프트, 누적 입력, 요청 수, 시간, 품질을 따로 비교하라.
- 짧은 작업이나 대부분 관련 있는 관찰이면 효과가 없을 수 있다.
Try It
# Claude Code나 ChatGPT에 붙여넣는 프롬프트 (논문 방법의 간이 버전: 툴 없이 메모로 대체)
당신은 긴 작업 중 컨텍스트를 관리하는 에이전트입니다. 아래는 지금까지 본 툴 결과 목록입니다.
{{툴 결과 목록: ID와 내용 요약}}
규칙:
- 이미 진단이 끝났거나 더는 필요 없는 결과만 골라라.
- 아직 해결되지 않은 증거는 남겨라.
- 선택한 결과마다 (ID, 메모) 한 쌍을 출력하라. 메모에는 결론, 출처 위치, 또는 불필요한 이유를 적어라.
- 사용자 지시와 어시스턴트 메시지는 절대 선택하지 마라.
지시: 위 규칙대로 (ID, 메모) 목록을 출력하라.
이어서 해 볼 것: 메모만으로 {{다음 질문}}에 답할 수 있는지 확인하고, 부족하면 어느 ID를 복구해야 하는지 말하게 하라.Terminology
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Original Abstract (Expand)
Tool-using agents repeatedly carry observations whose useful content can be much smaller than their original payload. We study agent-controlled forgetting: the acting model selects previously observed tool results, replaces each with a short note at its original position, and retains the exact original in a recoverable archive. A Python harness exposes batch archival and explicit recovery without task-specific model training, while protecting user instructions and assistant messages from these operations. In an exploratory OpenTelemetry debugging case followed by an unrelated implementation task, the method ended with 231,951 provider-reported prompt tokens versus 912,492 under retained history, used 50% fewer cumulative input tokens, and had an estimated API cost of USD 1.28-1.44 versus approximately USD 4.38. Both arms passed the two-case primary behavioral oracle; neither fully satisfied the follow-up evaluation. The method made more requests and took 17% longer. A contrasting application-development pair produced no context or cost saving, and an earlier continuation exhibited lower manually assessed quality despite reduced context. These observations demonstrate substantial resource savings in noisy tool-use trajectories and identify workload dependence as a central consideration for reversible context management.