Show GN: AI 에이전트를 내 걸로 만드는 방법

매번 초기화되는 AI 에이전트, 지치지 않으셨나요?

AI 코딩 에이전트와 매일 협업하는 개발자라면 누구나 겪는 깊은 답답함이 있습니다.

어제 분명히 같이 머리를 맞대고 정한 프로젝트 컨벤션인데, 오늘 아침 새 세션을 열면 에이전트는 다시 완전히 백지상태가 되어 있습니다. TypeScript에서 interface 대신 항상 type을 사용하기로 한 약속, PR 리뷰에서 피하라고 했던 특정 패턴, 지난주에 겨우 잡아낸 크리티컬한 버그의 근본 원인까지 매번 처음 듣는 이야기인 것처럼 굴곤 하죠. 결국 같은 설명을 반복하다 지쳐 "그냥 내가 하고 말지"라며 에이전트를 꺼버리게 됩니다.

이 문제를 근본적으로 해결하기 위해 범용 AI 에이전트를 나만의 에이전트처럼 동작하게 만드는 메모리 시스템, Monet을 만들었습니다. 개발자의 컨벤션을 배우고, 선호하는 방식을 기억하며, 프로젝트의 역사를 스스로 챙기는 영리한 시스템입니다.

Monet은 어떻게 작동하나요?

Monet의 핵심 메커니즘은 단순하지만 강력하게 작동합니다.

• 쓰기 (자동 기록): 에이전트가 스스로 판단하여 기록합니다. 개발자가 일일이 "이거 기억해 둬"라고 명령하지 않아도, 작업 중에 내린 결정, 발견한 코드 패턴, 마주친 이슈들을 알아서 기록합니다. 이 과정에서 쓸데없는 노이즈는 거르고 핵심 시그널만 남깁니다.
• 읽기 (효율적 인출): 단순한 키워드 매칭 검색이 아닙니다. 실제로 과거에 자주 참조되었고 문제 해결에 실질적인 도움이 되었던 기억을 우선적으로 노출합니다. 오랫동안 찾지 않은 '좀비 메모리'는 자연스럽게 뒤로 밀려납니다.
• 성장 (복리 효과): 처음에는 코드베이스도, 컨벤션도, 자주 터지는 버그도 모르기 때문에 첫 작업은 더딜 수 있습니다. 하지만 메모리가 쌓일수록 다음 작업 속도는 비약적으로 빨라집니다. 한 달쯤 지나면 이 에이전트는 더 이상 범용 도구가 아니라, 이 프로젝트를 속속들이 알고 있는 나만의 전담 시니어 엔지니어처럼 움직입니다.

'바이브 코딩'을 넘어 복잡한 레거시로 갈 때 생기는 일

단순한 토이 프로젝트를 만드는 단계(바이브 코딩)에서는 사실 메모리가 그리 중요하지 않습니다. 새로 만드는 기능이 대부분이고 버그도 단순해서, 컨텍스트 창(Context Window) 안에서 모든 게 해결되기 때문입니다. 하지만 프로젝트가 조금이라도 복잡해지면 이야기가 완전히 달라집니다.

1M 토큰 수준의 거대한 컨텍스트 창을 제공하더라도, 세션이 반복되고 컨텍스트가 압축되다 보면 결국 중요한 정보가 유실되어 제자리걸음을 걷게 됩니다. 특히 20년이 넘은 거대한 레거시 코드와 씨름해야 하는 실무 환경에서는 에이전트 메모리가 필수적입니다. 메모리 시스템이 없다면 아예 협업 자체가 불가능합니다.

현재 회사에서 사용하는 코딩 에이전트(Kiro)에 Monet 메모리를 연동한 이후, 이제는 "어제 그 버그 어떻게 고쳤더라?" 하고 머리를 싸매는 대신 에이전트에게 가볍게 물어봅니다. 에이전트는 이미 과거 히스토리를 바탕으로 해결책을 알고 있기 때문입니다. 컨텍스트 수집에 드는 시간과 스트레스가 획기적으로 줄어들었습니다.

Monet의 개발 및 피벗 스토리

처음에는 단순히 에이전트가 작업하면서 배운 것들을 마크다운 파일에 적어두고, 새 세션이 시작될 때 이를 인클루드(include)하는 단순한 방식으로 시작했습니다. 하지만 마크다운 파일이 커질수록 노이즈도 함께 늘어났습니다.

이를 해결하기 위해 4개월 전, 에이전트가 직접 읽고 쓸 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 기반의 메모리 시스템을 처음 구축했습니다. 초기에는 팀 단위의 공유에 초점을 맞추었으나, 팀 기능을 얹다 보니 오히려 혼자 쓸 때의 워크플로우와 매끄럽게 맞아떨어지지 않는 문제가 발생했습니다.

결국 팀 공유라는 목표를 과감히 내려놓고, '내가 진짜로 매일 편하게 쓸 수 있는가'에만 집중하여 처음부터 다시 설계했습니다. 현재는 모니터링 기능이 채 들어가기 전임에도 불구하고 12개의 에이전트가 새 Monet 위에서 작동하고 있으며, 이전 방식보다 검색 빈도는 줄어든 반면 유의미한 읽기/쓰기 상호작용은 훨씬 더 늘어났습니다.

Monet 시작하기

Monet은 완전한 로컬 지향형 도구로 개발되었습니다.

• 공식 홈페이지: monet.team-monet.com
• 깃허브 저장소: github.com/team-monet/with-monet (Apache-2.0 라이선스)
• 100% 로컬 프라이버시: 코드는 사용자 기기 밖으로 절대 나가지 않습니다. 온디바이스 임베딩을 사용하며 네트워크 전송이나 원격 텔레메트리 수집이 전혀 없습니다. 모든 메모리는 ~/.monet 디렉토리 안의 단일 SQLite 파일로 저장되어 직접 열어보거나 백업하기 편리합니다.
• 무료 및 뛰어난 호환성: 엔진은 비공개 컴파일 바이너리이지만 연동 인터페이스는 오픈 표준인 MCP를 따릅니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 MCP를 지원하는 모든 에이전트에서 즉시 연동하여 사용할 수 있습니다.

특히 AI 에이전트와 매일 진지하게 일하시는 분들, "어제 한 말을 왜 또 해야 하지..."라는 피로감을 느껴보신 분들이라면 꼭 한번 사용해 보시길 권합니다.