feat(memory): 임계 망각 logic — cost 무한 도달 시 strength-weighted forget

[luke-n-alpha]

Why

사용자 directive (2026-05-08):

"cost 무한은 여기 걸리면 그때 최적화와 우선순위 삭제 (망각) 동작"
"보수적 삭제" + "보존 우선"

기본 = 모든 fact 영구 보존. 임계 도달 시 만 망각 발동. 사람 뇌의
"오래된 + 안 쓰는 것 자연 잊음" 모델 정합 (synaptic pruning + Ebbinghaus).

Design — 임계 정의

3 단계 임계 (cascading):

단계	임계	동작
1차 (soft)	hot store fact 갯수 > N (default 10,000)	cold-spill — archived fact 를 별 file 로 분리. 데이터 보존, 메모리만 분리
2차 (medium)	total fact (hot + cold) > M (default 100,000) 또는 disk size > X GB	strength-weighted forget — 가장 약한 strength × 안 recall × archived 만 splice
3차 (explicit)	사용자 explicit GC trigger	사용자 의도 명시 후 만 hard delete

자동 발동은 1차 + 2차만. 3차는 사용자 의도.

Forget candidate 선정 (2차)

선정 score = strength × recallRecency × (active ? 2 : 1) — 낮을수록 forget candidate.

• strength < 0.05 (Ebbinghaus 매우 약함)
• recallRecency = 마지막 recall 후 일수 (오래된 음수)
• archived status — active fact 는 우선순위 ↓
• supersededBy chain 의 oldest predecessor 우선 (chain head 보존)

API

```ts
interface MemorySystemOptions {
forgetThresholdCount?: number; // default 10000 (1차 임계)
forgetThresholdTotal?: number; // default 100000 (2차 임계)
forgetThresholdDiskGB?: number; // default 2 (2차 임계)
forgetEnabled?: boolean; // default true (false = 영구 보존, cost ↑)
}

await memory.forgetSweep({ dryRun: true }); // 사용자 explicit
```

변경 양 (~200 LOC)

단계	LOC
Threshold detector (cycle 마다 check)	~30
Cold spill mechanism (별 file 분리)	~80
Strength-weighted candidate scorer	~50
forgetSweep API + dryRun	~40

벤치마크

• 시뮬레이션 — 100K fact insert 후 forget 발동, recall 정확도 변화 측정
• 1차 (cold-spill) 후 hot store 의 recall latency 단축 확인
• 2차 (forget) 후 user-perceived 회상 정확도 체크 (forget 된 fact 중 important 가 잘못 망각 됐는지)

테스트

• Unit: threshold detector, cold spill round-trip, candidate scorer
• Integration: 1만 fact 시 1차 발동, 10만 시 2차 발동
• Regression: forget OFF 시 기존 동작 변경 X

우선순위

P3-low. 임계 도달 자체가 수개월 daily 사용 후. 지금은 design 만 명시.

관련

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