Cloudflare Agent Memory, agent 대화 기억을 context window 밖에서 관리

트윗이 드러낸 변화

Cloudflare의 2026년 4월 17일 X 게시물은 Agents Week의 초점을 실행 런타임에서 memory management로 넓혔다. 핵심 문장은 Agent Memory가 extracts information from agent conversations한다는 대목이다. 즉 모든 대화 이력을 prompt에 다시 밀어 넣지 않고, 필요한 정보를 나중에 꺼내 쓰게 하겠다는 제품 방향이다.

Cloudflare 계정은 보통 infrastructure, security, Workers, developer platform 업데이트를 올린다. 이번 주에는 Workers, Durable Objects, AI Gateway 같은 요소를 production agents를 위한 기반으로 묶어 설명해 왔다. Agent Memory는 그 흐름에서 memory를 prompt engineering의 요령이 아니라 managed infrastructure로 다루는 항목이다.

블로그가 보충한 내용

연결된 Cloudflare 블로그는 Agent Memory를 AI agents에 persistent memory를 제공하는 managed service라고 설명한다. 현재 private beta이며, 단순 저장소를 내세우는 것이 아니다. 어떤 정보를 기억하고, 무엇을 잊고, 언제 agent에게 다시 제공할지를 다루는 계층이다. 이 구분이 중요하다. 단순히 모든 기록을 보관하는 memory system은 오래된 정보와 노이즈까지 prompt에 섞어 모델 입력 품질을 낮출 수 있기 때문이다.

Cloudflare의 구현 방향은 기존 agent stack과 맞물린다. Workers는 실행을 맡고, Durable Objects는 state를 보관할 수 있으며, AI Gateway는 model calls 앞단에 설 수 있다. Agent Memory는 이 구조에 오래가는 지식을 붙이되 prompt bloat를 줄이는 역할을 한다. support agent, inbox agent, research assistant, workflow bot을 만드는 팀에게는 임시 summary보다 API 형태의 memory layer가 더 운영하기 쉽다.

다음 관전 포인트

남는 문제는 policy와 evaluation이다. 운영팀은 retention, deletion, user visibility, tenant separation을 제어해야 한다. 또한 memory retrieval이 실제 task success를 높이는지, 그저 그럴듯한 배경을 더하는지 검증해야 한다. pricing, beta access, 그리고 production에서 memory inspection과 redaction을 어떻게 제공하는지가 다음 신호다.

출처: source tweet, Cloudflare blog.