Anthropic Claude Code 팀장이 “가장 큰 미해결 문제”라고 부른 것이 아직 기회로 남아 있습니다. AI 에이전트가 작업 사이를 이동할 때 맥락을 잃는 컨텍스트 스위칭 문제를 분석했습니다.
🔍 컨텍스트 스위칭 — AI 에이전트가 기억하지 못하는 것
AI 에이전트가 이메일 초안을 수정했습니다. 다음 이메일을 작성할 때 에이전트는 이전 수정에서 배운 것이 없습니다. 또 같은 방식으로 초안을 냅니다. 사용자는 또 같은 수정을 해야 합니다. 에이전트가 사용자의 패턴을 기억하지 못하는 것입니다. 기업 입장에서 “AI가 계속 같은 실수를 반복한다”는 것은 도입을 망설이게 만드는 핵심 이유입니다. 이 문제를 해결하는 접근은 세 방향입니다. 첫째, 메모리 레이어(사용자별 선호·결정 저장). 둘째, 에이전트 오케스트레이션(여러 에이전트 간 맥락 공유). 셋째, 도메인 특화 워크플로우 맥락 관리(법률·의료·회계 패턴 학습). 아직 엔터프라이즈 배포 수준으로 이 문제를 푼 스타트업이 없습니다.
🇰🇷 한국에서 이 문제를 풀 수 있는 레이어
한국 고객 응대(CS)·법무·인사·재무 팀에서 “에이전트가 같은 것을 계속 물어본다”는 불만이 가장 많이 나옵니다. 한국어 특화 에이전트 메모리 레이어는 경어·직급·승인 체계를 이해하는 맥락 관리가 추가 레이어가 됩니다. 병원·법무법인·회계사 사무소 수직 특화 솔루션도 기회입니다. 메모리를 많이 저장하면 프라이버시 문제가 생기고 잘못된 맥락을 기억하면 에이전트 성능이 나빠질 수 있습니다. 처음부터 풀 솔루션보다 계약서 검토 에이전트의 사용자 선호 기억처럼 특정 좁은 워크플로우에서 먼저 풀고 확장하는 것이 현실적입니다. AI 에이전트를 써보면서 기억 못 하는 것을 기록하면 창업 아이디어의 패턴이 보입니다.
👉 전체 분석 보기: 컨텍스트 스위칭 창업 기회 전문 분석
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