# 세션 시작 패턴
SUMMARY: 모든 LLM 에이전트가 따라야 할 정규화된 세션 시작 시퀀스.

KEY CONTEXT:
ALWAYS at session start: 1) GET /memory/recall, 2) GET /chat/poll, 3) GET /mind/tasks?status=in_progress
Build system prompt from recall output.
Process unread chat messages before doing new work.
Resume any in_progress tasks before starting new ones.
Store new learnings as they happen — don't wait until session end.

세션 시작 패턴
모든 LLM 에이전트 세션은 이 정규화된 시작 시퀀스를 따라야 합니다. 단계를
건너뛰면 컨텍스트 손실, 메시지 누락, 잊혀진 작업이 발생합니다.
패턴
[CODE BLOCK]
구현
1단계: 모든 메모리 회상
> [!CRITICAL]
> 이것이 가장 중요한 호출입니다. 이것 없이는 과거 세션에 대한 메모리가
> 없습니다.
[CODE BLOCK]
우선순위로 정렬된 모든 메모리의 일반 텍스트 요약을 반환합니다.
2단계: 읽지 않은 채팅 메시지 폴링
[CODE BLOCK]
사람이 보낸 읽지 않은 메시지를 반환합니다. 자동으로 읽음으로 표시합니다.
3단계: 진행 중인 작업 확인
[CODE BLOCK]
지난 세션에 작업 중이던 작업을 반환합니다.
4단계: 컨텍스트 구축
세 가지 응답을 시스템 프롬프트에 결합:
[CODE BLOCK]
5단계: 대기 항목 처리
[CODE BLOCK]
완전한 예시
[CODE BLOCK]
일반적인 실수
> [!WARNING]
> - 회상 건너뛰기 — 컨텍스트 없이 시작, 과거 실수 반복
> - 채팅 폴링 잊기 — 사람의 메시지가 답장 없이 남음
> - 활성 작업 무시 — 실행 중간에 작업이 잊혀짐
> - 아무것도 저장하지 않기 — 세션이 영구적 가치를 생성하지 않음
변형
최소 패턴 (저컨텍스트 LLM)
컨텍스트 창이 작은 LLM의 경우, 전체 회상 건너뛰기:
[CODE BLOCK]
필요에 따라 특정 주제 검색:
[CODE BLOCK]
적극적 패턴 (장기 실행 에이전트)
시간 동안 실행되는 에이전트의 경우, 주기적 재회상 추가:
[CODE BLOCK]
다음 단계
- 메모리 태깅 전략
- 작업 기반 워크플로우
- 채팅 폴링 패턴