# Show GN: AI 에이전트를 내 걸로 만드는 방법 > Clean Markdown view of GeekNews topic #30768. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=30768](https://news.hada.io/topic?id=30768) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/30768.md](https://news.hada.io/topic/30768.md) - Type: show - Author: [johnonlee](https://news.hada.io/@johnonlee) - Published: 2026-06-24T06:55:53+09:00 - Updated: 2026-06-24T06:55:53+09:00 - Original source: [monet.team-monet.com](https://monet.team-monet.com/) - Points: 2 - Comments: 0 ## Topic Body AI 코딩 에이전트랑 매일 작업하는 개발자라면 이 기분 안다. **어제 분명히 우리가 같이 정한 컨벤션인데, 새 세션 열면 백지다.** 내가 TypeScript에서 항상 interface 말고 type 쓰는 거, PR 리뷰에서 저 패턴 별로라고 했던 거, 지난주에 겨우 잡은 그 버그의 근본 원인 — 전부 처음 듣는 이야기인 것처럼 굴어야 한다. 반복하다 보면 결국 "그냥 내가 할게"가 된다. **이 문제를 해결하려고 Monet을 만들었다.** 범용 AI 에이전트가 *내* 에이전트처럼 동작하게 만드는 것. 내 컨벤션을 배우고, 내가 선호하는 방식을 기억하고, 프로젝트의 역사를 알아서 챙기는 시스템. --- #### 어떻게 돌아가나 핵심은 간단하다. **쓰기 — 에이전트가 스스로 판단한다.** "이거 기억해"라고 명령하지 않아도, 작업 중 내린 결정, 발견한 패턴, 마주친 이슈를 알아서 기록한다. 노이즈는 거르고 시그널만 남긴다. **읽기 — 쓸모 있었던 게 먼저 나온다.** 단순 키워드 검색이 아니다. 실제로 많이 참조되고 문제 해결에 도움됐던 기억이 우선 노출된다. 안 찾는 좀비 메모리는 자연스럽게 뒤로 밀린다. **성장 — 쌓일수록 똑똑해진다.** 첫 작업은 더디다. 코드베이스도, 컨벤션도, 자주 터지는 버그도 모르니까. 하지만 메모리가 쌓이면 다음 작업은 빨라진다. 어제 찾은 패턴, 지난주에 정한 결정, 그 버그의 근본 원인 — 다시 찾을 필요가 없으니까. 한 달쯤 지나면, 이 에이전트는 더 이상 범용 도구가 아니라 *이 프로젝트를 속속들이 아는* 내 전담 엔지니어처럼 움직인다. --- #### 어떻게 여기까지 왔나 처음엔 그냥 파일 하나에 메모를 쌓았다. 에이전트가 작업하면서 배운 것들을 마크다운에 적어두고, 새 세션 시작할 때 include 하는 식. 단순했지만, 쌓일수록 노이즈가 늘었다. 그래서 4개월 전, 제대로 된 메모리 시스템을 만들었다. **옛 Monet.** MCP 기반으로 에이전트가 읽고 쓰게 설계했고, 팀 공유까지 염두에 뒀다. 근데 팀 공유에 집중하다 보니, 혼자 쓸 때의 경험이 애매해졌다. 뭔가 동작은 하는데 내 workflow에 안 맞는 느낌. **그래서 갈아엎었다.** 몇 주 전, 팀 공유라는 목표는 잠시 내려놓고 "내가 진짜 매일 쓸 수 있는가" 하나에만 집중해서 Monet을 처음부터 다시 만들었다. 지금 이 글을 쓰는 시점에, 12개 에이전트가 새 Monet 위에서 읽고 쓴다. 아직 모니터링 기능이 없어서 정확한 숫자는 못 뽑지만, 이전보다 검색은 줄고 읽기/쓰기는 훨씬 늘었다. 에이전트가 알아서 중요한 걸 선별해 쌓고 있다는 뜻이다. --- #### 솔직히 바이브 코딩 단계에서는 메모리가 별로 중요하지 않다. 대부분 새로 만드는 기능이고, 버그도 간단하다. 에이전트한테 "이거 고쳐줘" 하면 context window 안에서 끝난다. **근데 그 앱이 점점 복잡해지면 이야기가 달라진다.** 코드 한 줄 바꾸려면 연관된 로직 열 개를 확인해야 하고, 사이드 이펙트 찾느라 에이전트가 이 파일 저 파일 기어다닌다. 실수도 는다. 1M 토큰을 줘도, 컨텍스트 세 번 압축하고 나면 제자리다. 나는 집에서는 에이전트들이랑 새 코드에서 재미있는 것들을 만들고, 회사에서는 20년 넘은 코드랑 매일 씨름한다. **회사에서는 에이전트 메모리가 필수다. 없으면 일이 진행이 안 된다.** 그래서 파일 기반 인덱스 메모리를 직접 만들어 쓰기 시작했다. 그게 Monet의 시작이었다. 요즘은 회사에서 일부러 에이전트들을 뺑뺑이 돌린다 — 컨텍스트 수집하라고. 대부분의 티켓은 컨텍스트 20% 안에 끝난다. 시간은 말할 것도 없고, 스트레스가 줄었다. 무엇보다, 예전에는 "그 버그 어떻게 고쳤더라" 머리를 더듬었다면, 지금은 그냥 Kiro(회사 코딩 에이전트)한테 묻는다. 대부분 알고 있다. **에이전트가 수십 개, 코드가 수백만 줄이 되면, 컨텍스트는 더 이상 바이트 문제가 아니라 인프라 문제가 된다.** 그리고 그때 메모리는 nice-to-have가 아니라 작업 가능성 자체를 결정한다. --- #### 써보고 싶다면 - **홈페이지**: [monet.team-monet.com](https://monet.team-monet.com) - **GitHub**: [github.com/team-monet/with-monet](https://github.com/team-monet/with-monet) — 설치 하네스 (Apache-2.0) - **100% 로컬**: 코드는 네 기기 밖으로 나가지 않는다. 온디바이스 임베딩, 네트워크·텔레메트리 없음. 메모리는 `~/.monet`의 SQLite 파일 하나 — 직접 열어보고 백업·export 가능. - **무료 사용.** 엔진은 비공개 컴파일 바이너리지만, 연동 인터페이스는 표준 MCP. Claude Code, Cursor, Codex 등 MCP 지원 에이전트에서 바로 연동. **특히 이런 사람들이 한번 써봤으면 좋겠다:** - AI 에이전트랑 진지하게 매일 작업하는 개발자 - "어제 그 얘기 또 해야 해…" 하는 피로감을 느껴본 사람 - "에이전트 메모리? 그게 왜 필요해?" 라고 생각하는 사람 (진짜로 — 반대 의견도 듣고 싶다) --- *이 글에 쓰인 예시와 시나리오는 모두 실제 경험을 바탕으로 한다.* ## Comments _No public comments on this page._