The Markdown File That Beat a $50M Vector Database
Author: Micheal Lanham | Source: https://medium.com/@Micheal-Lanham/the-markdown-file-that-beat-a-50m-vector-database-38e1f5113cbe | Published: 2026-03-18
한 줄 요약
Manus, OpenClaw, Claude Code 세 프로덕션 에이전트가 독립적으로 마크다운 파일 기반 메모리 시스템에 수렴한 이유와, 벡터 DB가 필요해지는 경계를 분석한다.
핵심 주장/내용
- 세 프로덕션 에이전트(Manus, OpenClaw, Claude Code)가 서로 복제하지 않고 독립적으로 파일시스템 기반 메모리 패턴에 수렴했다 (convergent evolution)
- Manus의 입출력 토큰 비율이 100:1이고 캐시 토큰이 10배 저렴하므로, 안정적이고 append-only인 파일 기반 컨텍스트가 KV-cache 적중률을 높여 비용을 절감한다
- todo.md로 계획을 반복 갱신하면 최신 컨텍스트 위치에 배치되어 “lost-in-the-middle” 주의력 문제를 해결한다
- OpenClaw는 마크다운을 원본으로 유지하면서 sqlite-vec 기반 하이브리드 검색(vector 0.7 + text 0.3)을 파생 레이어로 추가한다
- 실제 한계: 컨텍스트 예산 압박, 동시성 시 파일 손상, 대규모 시맨틱 검색 필요, KV-cache 무효화 비용
주요 수치 / 사실
- Manus: 2-3B에 인수
- Claude Code: 런레이트 매출 $2.5B (2026년 2월 기준)
- OpenClaw: GitHub 스타 310,000+
- Manus 평균 100 input 토큰 대비 1 output 토큰, 캐시 vs 비캐시 비용 차이 약 10x (3/M tokens)
- Manus 태스크당 평균 50회 tool call
- Claude Code CLAUDE.md 권장 상한: 약 200줄, MEMORY.md 로딩 상한: 200줄
관련 위키
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