한 세션에서 무한 대화와 무한 코딩을 지원하고, 당신의 어제를 전부 기억하는 컴패니언 에이전트.
JLC no-prefix route active
MEM project state persisted across session
ZERO handoff · switching · onboarding ready
OMM mistake converted into project warning
RUN turn 9,842 · compact 0 · clear 0 · no ceiling
LLM은 턴과 턴 사이에 아무것도 기억하지 못합니다. 기존 에이전트는 매 턴 대화 전체를 다시 먹여 그 사실을 가립니다 — 자기 본성과 싸우다, 컨텍스트가 차는 순간 무너집니다.
JARVIS CODE는 스테이트리스에 맞춰 설계됐습니다. 본성을 거스르지 않기에 — 길어져도 느려지지 않고, 끝까지 잊지 않습니다.
어제를 다시 설명하는 그 시간, 당신의 가장 귀한 자원이 사라진다.
AI가 잊을 때마다, 그 빈자리를 메우는 건 언제나 당신이다.
똑똑해지라고 만든 AI가, 대화가 길어질수록 멍청해진다.
JARVIS CODE는 어제를 기억한 채, 오늘을 시작한다.
당신의 시간은 이제, 설명이 아니라 창조에 쓰인다.
/compact로 맥락을 압축·손실/clear로 기억을 버림어텐션은 길이에 대해 O(n²)입니다.
대화가 길어질수록 비용과 부하가 제곱으로 불어나고, 결국 /compact·/clear로 기억을 버립니다 — 트랜스포머의 저주.
그것이 잊기에 — 당신은 잊지 않는다.
JLC 코덱은 기억을 컨텍스트에 쌓는 대신, 컨텍스트 밖으로 들고 갑니다.
거대한 prefix를 끌지 않으니 비용 곡선이 제곱에서 선형으로 꺾입니다.
컨텍스트 윈도우에 갇혀 있던 것들이, 비로소 가능해진다.
기억이 모델이 아니라 코덱에 삽니다.
모델을 바꿔도, 더 작은 모델로 내려도 프로젝트 맥락은 그대로 남습니다.
곡선이 O(n²)에서 O(n)으로.
끝없이 이어지는 긴 작업도 비용 폭발 없이 끝까지 갑니다.
한 윈도우에 다 담을 필요가 없습니다.
작업의 규모가 모델 윈도우 크기에 갇히지 않습니다.
일상 대화엔 일반 추론으로.
코딩 작업에선 강한 추론으로 끝까지 밀어 LLM의 최고 성능을 뽑아냅니다.
JLC의 압도적 토큰 절약이 받쳐주니 — 컨텍스트가 닳을 걱정 없이, 마음 놓고 깊이 파고듭니다.
긴 작업을 버티는 이유 — 왜 가능한가.
거대한 대화 prefix를 끌고 다니지 않습니다.
대화당 비용이 O(n²)이 아니라 선형입니다.
KV 캐시가 비대해지면 메모리를 집어삼키다 결국 연산이 멈추고, 기록은 compact·clear로 버려집니다.
기억을 밖으로 빼면 캐시가 가벼워져, 메모리 벽에 부딪히지 않고 모델이 멈춤 없이 추론을 이어갑니다.
세션 종료·재시작·모델 교체를 넘어 맥락이 보존됩니다.
노 컴팩트, 노 클리어 — 한 세션에서 무한 대화와 무한 코딩.
구조상 턴 천장이 없도록 설계했고, 만 턴 공개 실험으로 입증했습니다.
/compact·/clear로 끊을 때, 우리는 안 끊는다정보를 상태와 메모리로 분산해 컨텍스트 천장이 없습니다.
1만 턴 공개 실험과 산출물로 검증됐습니다.
Zenodo에 발행 · 인용 가능한 DOI.
엔진이 만들어내는 세 가지 — 제로.
작업 문맥을 끊김 없이 이어받습니다.
세션·PC·모델·중단 이후에도.
프로젝트 사이를 즉시 이동합니다.
경로 설명·재등록·맥락 재설명이 사라집니다.
새 프로젝트를 바로 이해합니다.
처음 보는 코드베이스도 즉시 작업 시작.
200개 파일을 리팩토링하던 3일째. 금요일 밤 노트북을 덮고, 월요일 아침 다시 켭니다. JARVIS CODE는 멈춘 그 자리에서, 당신이 왜 approach X를 버렸는지까지 기억한 채 이어갑니다.
OMM은 한 번 저지른 실수를 스스로 기억합니다.
당신이 일일이 지적하지 않아도 같은 실수는 두 번 반복되지 않고, 같은 프로젝트를 다룰수록 알아서 더 똑똑해집니다.
흉내 낼 수 없는, 진짜 복리입니다.
이미 다른 에이전트를 쓰고 있을지 모릅니다. 그것도 처음엔 완벽합니다.
대화가 길어지고 컨텍스트가 꽉 차는 순간, 그것은 당신을 두고 떠납니다.
JARVIS CODE는, 바로 거기서 시작합니다.