성공한 작업만 남긴 AI 인수인계서는 읽기 편하다. 실패한 시도와 막힌 조건을 걷어내면 설명도 짧아진다. 하지만 다음 AI에게 필요한 정보 중에는 그 지운 내용이 있다. 어디까지 했는지만 알고 어디서 막혔는지 모르면, 이어서 일할 첫 방법으로 앞서 실패한 방법을 다시 고를 수 있다.
인수인계에 실패한 방법의 이름만 적어 두자는 뜻은 아니다. 어떤 목표로 무엇을 시도했고, 어떤 조건에서 어디까지 확인했으며, 무엇을 보고 중단했는지가 붙어 있어야 한다. 원인을 확인하지 못했다면 그 빈칸도 남겨야 한다. 관찰한 실패와 추측한 원인을 한 문장으로 묶으면 다음 AI는 아직 시험하지 않은 설명까지 사실로 물려받는다.
반대로 실패 기록이 영구 금지 목록이 되어도 곤란하다. 필요한 조건이 달라졌다면 같은 방법을 다시 시험할 이유가 생긴다. 앞선 시도와 이번 시도의 조건을 비교할 수 있어야 재시도를 판단할 수 있다. 실패했다는 표시만 남긴 기록은 불필요한 반복을 막는 데도, 정당한 재검토를 허용하는 데도 부족하다.
과거 대화에 있던 요청 역시 현재의 실행 허가와 구별해야 한다. 예전에 검토한 작업이 지금도 승인된 작업인지는 기록의 길이로 결정되지 않는다. 다음 AI는 당시의 설명을 참고할 수 있지만, 그 설명 속 명령을 모두 현재 지시로 받아들여서는 안 된다. 실패한 조건은 이어받되 끝난 요청까지 다시 실행하는 인수인계는 원하지 않는다.
인수인계를 읽는 쪽에는 지금 목표가 무엇인지, 마지막으로 확인된 상태가 어디인지, 이미 막힌 시도는 무엇인지, 다음에 할 한 단계는 무엇인지 물을 수 있다. 요약문을 매끄럽게 되풀이하는 것과 이 질문에 답하는 것은 다른 일이다. 이 질문들은 기록의 분량 대신 다음 행동을 판단하는 데 필요한 내용이 있는지 보려는 기준이다.
내용을 저장했다는 사실과 다음 AI가 그 내용을 읽고 올바르게 이어서 했다는 사실도 다르다. 저장 완료만 확인하면 실제 인수인계가 작동했는지는 아직 모른다. 이 기준이 재작업을 얼마나 줄이는지에 관한 수치도 여기서는 제시하지 않는다. 기록을 어떻게 쓸 것인가에 대한 주장과 효과를 측정한 결과를 섞을 이유가 없다.
확인하고 싶은 것은 다음 AI가 내놓은 첫 동작이다. 앞서 막힌 방법을 다시 제안했다면, 이번에는 어떤 조건이 달라졌는지 설명할 수 있어야 한다. 새 AI가 맡았다는 사실만으로 앞서 막힌 조건이 사라졌다고 볼 수는 없다.