에이전트가 30분 작업 중 20분에 크래시났습니다. 처음부터 다시 시작합니다. 이 문제를 구조적으로 해결하는 법을 정리했습니다.[핵심 요약]→ 문제: LLM 컨텍스트는 세션 종료 시 사라짐 → 장기 작업에서 치명적→ 해결: 상태를 외부 저장소에 명시적으로 영속화→ 레이어: 메모리 계층 (인메모리 → Redis → DB) 구분→ 핵심 패턴: Checkpoint, Event Sourcing, 체크포인트 재시작→ 도구: LangGraph Checkpointer, Redis, Supabase, MemGPT 패턴→ 원칙: 에이전트가 죽어도 상태는 살아있어야 함왜 상태 관리가 어려운가일반 소프트웨어 상태 관리:→ 변수에 값 저장 → 프로세스가 살아있는 동안 유지→ DB 저장 → 영구 보존AI 에이전트 상태 관리:→..