# 개요

이 가이드는 Synapse를 사용하여 세션 간에 컨텍스트를 유지하는 LLM 에이전트를
구축하는 과정을 안내합니다. 가이드가 끝나면 귀하의 에이전트는 다음을
수행합니다:

- 세션 시작 시 과거 컨텍스트 회상
- 발생하는 즉시 새 학습 내용 저장
- 세션 간 다단계 작업 추적
- 비동기 채팅을 통해 사람과 통신

## 아키텍처

```text
┌──────────────┐   recall/store   ┌──────────┐
│  LLM Agent   │ ◀──────────────▶ │ Synapse  │
│ (your code)  │                  │   API    │
└──────────────┘                  └──────────┘
       │
       │ poll/reply
       ▼
┌──────────────┐
│    Human     │ (browser or chat UI)
└──────────────┘
```

## 1단계: Mind Key 설정

```bash
# Register and get JWT
JWT=$(curl -s -X POST https://synapse.schaefer.zone/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"agent@example.com","password":"secret"}' | jq -r .jwt)

# Create mind and get Mind Key
MIND_KEY=$(curl -s -X POST https://synapse.schaefer.zone/minds \
  -H "Authorization: Bearer $JWT" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"persistent-agent","description":"My persistent agent"}' | jq -r .mind_key)

echo "Save this: $MIND_KEY"
```

## 2단계: 세션 시작 프로토콜

모든 세션 시작 시, 모든 메모리를 회상:

```python
import os
import requests

MIND_KEY = os.environ["SYNAPSE_MIND_KEY"]
URL = "https://synapse.schaefer.zone"

def session_start():
    """Call this at the start of every session."""
    # 1. Recall all memories
    r = requests.get(
        f"{URL}/memory/recall",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"}
    )
    memories = r.text  # plain text summary
    
    # 2. Check for unread chat messages
    r = requests.get(
        f"{URL}/chat/poll",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"}
    )
    messages = r.json().get("messages", [])
    
    # 3. Check in-progress tasks
    r = requests.get(
        f"{URL}/mind/tasks?status=in_progress",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"}
    )
    tasks = r.json().get("tasks", [])
    
    return {
        "memories": memories,
        "unread_messages": messages,
        "active_tasks": tasks,
    }

context = session_start()
# Build system prompt with this context
```

## 3단계: 새 학습 내용 저장

에이전트가 기억할 가치가 있는 것을 학습할 때마다:

```python
def remember(category, key, content, tags=None, priority="normal"):
    """Store a memory."""
    requests.post(
        f"{URL}/memory",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "category": category,
            "key": key,
            "content": content,
            "tags": tags or [],
            "priority": priority,
        }
    )

# Examples
remember("identity", "user_name", "User is Michael Schäfer", 
         tags=["person"], priority="critical")
remember("preference", "communication_style", 
         "User prefers concise technical responses",
         tags=["communication"])
remember("project", "current_project", 
         "Building Synapse v1.6.0 with docs system",
         tags=["synapse", "docs"], priority="high")
remember("mistake", "npm_version_bump", 
         "Always bump package.json version after changes",
         tags=["npm", "ci"], priority="high")
```

## 4단계: 작업 관리

세션 간 다단계 작업 추적:

```python
def create_task(title, description="", priority="normal"):
    r = requests.post(
        f"{URL}/mind/task",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",
                 "Content-Type": "application/json"},
        json={"title": title, "description": description, "priority": priority}
    )
    return r.json()["id"]

def update_task(task_id, status=None, description=None):
    payload = {}
    if status: payload["status"] = status
    if description: payload["description"] = description
    requests.put(
        f"{URL}/mind/task/{task_id}",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",
                 "Content-Type": "application/json"},
        json=payload
    )

# Multi-session workflow
task_id = create_task("Deploy v1.6.0", "Push docs system to production", "high")
update_task(task_id, status="in_progress")
# ... work across multiple sessions ...
update_task(task_id, status="done")
```

## 5단계: 사람과의 비동기 채팅

도구 호출 사이에 메시지 폴링:

```python
import time

def poll_messages():
    r = requests.get(
        f"{URL}/chat/poll",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"}
    )
    return r.json().get("messages", [])

def reply(content):
    requests.post(
        f"{URL}/chat/reply",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",
                 "Content-Type": "application/json"},
        json={"content": content}
    )

# Main loop
while working:
    # Poll for human messages
    for msg in poll_messages():
        print(f"Human: {msg['content']}")
        reply(f"Got it: {msg['content']}. Working on it.")
    
    # Do one unit of work
    do_work()
    
    time.sleep(30)  # don't poll too frequently
```

## 6단계: 세션 종료 프로토콜

세션 종료 시, 최종 컨텍스트 저장:

```python
def session_end():
    """Call this before terminating the session."""
    # Store what we accomplished
    remember("context", "last_session_summary",
             f"Session ended at {time.now()}. Accomplished: ...",
             tags=["session"], priority="normal")
    
    # Update task statuses
    for task in get_active_tasks():
        if task_in_progress(task):
            update_task(task["id"], description=f"In progress: {current_step}")

session_end()
```

## 완전한 패턴

```python
class PersistentAgent:
    def __init__(self):
        self.mind_key = os.environ["SYNAPSE_MIND_KEY"]
        self.url = "https://synapse.schaefer.zone"
    
    def run(self):
        # 1. Recall context
        context = self.session_start()
        
        # 2. Process unread messages
        for msg in context["unread_messages"]:
            self.handle_message(msg)
        
        # 3. Resume active tasks
        for task in context["active_tasks"]:
            self.continue_task(task)
        
        # 4. Do new work
        self.do_work()
        
        # 5. Persist state
        self.session_end()
```

## 모범 사례

> [!TIP]
>
> - **항상 먼저 회상** — 컨텍스트 로드 없이 작업 시작 금지
> - **적극적으로 저장** — 세션 종료까지 기다리지 마십시오
> - **의미 있는 키 사용** — `mem_001`이 아닌 `user_name`, `project_status`
> - **모든 것에 태그** — 태그가 검색 및 필터링을 강화
> - **현실적인 우선순위 설정** — 모든 것이 `critical`은 아님

## 다음 단계

- [LLM Cookbook](/docs/llm-cookbook/session-start-pattern) — 실용적인 패턴
- [메모리 모범 사례](/docs/guides/memory-best-practices)
- [다중 에이전트 조정](/docs/guides/multi-agent-coordination)