Agentmemory
rohitg00 · 코딩
Agentmemory는 AI 코딩 에이전트에게 세션 종료를 넘어 남는 기억을 부여하는 local-first 메모리 런타임이다. 코딩 에이전트를 위한 영구 메모리이며, 클라우드는 필요 없다. 훅을 통해 에이전트가 하는 일을 수집하고, 원시 로그를 오래 남는 기억으로 증류하며, 알맞은 맥락을 밀리초 단위로 불러온다. 모든 것이 사용자의 기기에서 실행된다. 코드와 그 코드를 다루는 에이전트 사이에 외부 데이터베이스나 벡터 스토어, 큐를 끼워 넣을 필요가 없다.

Agentmemory 소개
Agentmemory란
Agentmemory는 AI 코딩 에이전트를 위한 기억 계층으로, 매일 아침 새 세션에 같은 프로젝트를 다시 설명하느라 지친 개발자를 위해 만들어졌다. 에이전트의 행동을 관찰하고, 그 관찰을 타입이 지정된 기억으로 바꾸며, 다음 작업이 시작될 때 관련 있는 것을 돌려준다. 코딩 에이전트가 처음부터 갖고 나오지 않은 장기 기억이라고 보면 된다.
이 프로젝트는 오픈 소스이며 local-first다. 에이전트의 관찰, 기억, 교훈, 그래프 데이터는 사용자 하드웨어 위의 단일 런타임에 남는다. 만들 계정이 없다. 비용을 낼 클라우드 벡터 스토어도 없다. 살려 둘 외부 데이터베이스도 없다.
가장 큰 한계는 범위다. 이것은 개발자 도구이며, 일반 채팅 사용자를 위한 즉시 사용 가능한 제품이 아니다. 사용자가 직접 에이전트 워크플로를 구성한다고 전제한다. 수집과 불러오기는 LLM 키 없이 동작하지만, 압축, 요약, 통합, 그래프 추출은 사용자의 LLM 공급자 키를 연결해야 켜진다.
시작하기
npx @agentmemory/agentmemory로 런타임을 설치하거나, npm으로 전역 설치한 뒤agentmemory를 실행한다.- 프로세스를 시작한다. 엔진, 포트 3111의 REST API, 포트 3113의 뷰어를 한 번에 띄운다.
npx @agentmemory/agentmemory connect로 에이전트를 연결한다. 기기 위의 에이전트를 감지해 각각에 맞는 훅이나 MCP 설정을 기록한다.- 에이전트를 다시 시작하거나 새 세션을 열어 새로 연결된 설정을 반영하게 한다.
- 프롬프트를 실행해 기억을 생성한 뒤, 그것을 검색하거나 뷰어를 열어 관찰이 도착하는 모습을 실시간으로 본다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- Claude Code, Codex, Cursor를 쓰는 1인 개발자
- 같은 코드베이스를 공유하는 소규모 팀
- 프라이버시를 중시하는 개발자
작업
- 중단 뒤 긴 프로젝트 재개
- 반복되는 문제 디버깅
- 기존 코드베이스에 에이전트 온보딩
활용 상황
- 새 채팅에서 어제 하던 일 이어가기
- 프로젝트 도중 도구 전환
- 반복되는 맥락에 드는 토큰 비용 줄이기
주요 기능
훅 기반 자동 수집
Agentmemory는 열두 개의 자동 수집 훅을 코딩 에이전트에 연결한다. 세션 시작, 프롬프트, 도구 호출, 중지가 모두 접착 코드 없이 기억 파이프라인에 들어간다. 각 이벤트는 출처와 그것을 만든 에이전트가 찍힌 압축된 관찰이 된다. 플러그인을 설치하면 수집이 시작된다. 그게 전부다.
빠르기를 유지하는 하이브리드 불러오기
여기서 에이전트 기억 불러오기는 단일 조회가 아니다. 주 불러오기 경로는 BM25, 벡터, 지식 그래프 점수를 함께 순위화한 뒤 기기에서 다시 정렬한다. 이 지식 그래프 검색 각도가 키워드 정확 일치와 의미 기반 일치를 모두 잡아낸다. 단순 벡터 스토어는 후자를 놓치는 경우가 많다. 대체된 버전은 결과에서 빠지지만 그 이력은 조회할 수 있다.
자동 통합
LLM 공급자 키를 제공하면 통합이 세션 중지 시 실행된다. 원시 관찰이 의미 기억으로 압축되고, 중복이 병합되며, 오래된 행은 보존 점수로 감쇠하고, 감사 행이 전체 작업을 기록한다. 이것이 저장소가 검색 불가능한 로그 더미로 변하는 것을 막는다.
네이티브 MCP 표면과 REST 쌍둥이
이것은 얇은 래퍼가 아니라 완전한 MCP 메모리 서버다. 쉰네 개의 MCP 도구가 저장, 불러오기, 스마트 검색, 세션, 거버넌스, 감사, 내보내기를 단일 서버 뒤에서 담당한다. 각각 /agentmemory/* 아래 REST 쌍둥이를 두므로, curl로 호출하거나 브라우저에서 가져오거나 자신의 에이전트에서 프록시할 수 있다. 거의 중복되는 것을 저장하면 두 번째 복사본 대신 similarTo 힌트를 돌려준다.
지식 그래프와 출처
LLM 키를 설정하고 그래프 추출을 켜면, 관찰에서 실체와 관계가 추출된다. 시간적 간선도 포함된다. 각 레코드는 쓰기 시점의 출처를 지니므로, 그 기억이 사용자, 에이전트, 도구, 가져오기, 공유 소스 중 어디에서 왔는지 알 수 있다.
교훈과 JSONL 리플레이
교훈은 신뢰도와 최신성으로 재정렬하는 전용 BM25 색인에 있다. 그래서 한 번 저장한 규칙이 관련 있을 때 돌아온다. 런타임을 Claude Code JSONL 트랜스크립트로 향하게 하면 세션을 복원하고 색인하며, 찾아낸 것에서 결정과 교훈을 끌어낸다.
내장 뷰어
포트 3113의 로컬 뷰어는 관찰이 실시간으로 도착하는 모습을 보여 주고, 에이전트가 세운 그래프를 살펴보게 한다. 실제 프로젝트 기억을 저장소에 맡기기 전에 수집, 색인, 불러오기가 모두 동작하는지 확인하는 가장 빠른 방법이다.
장단점
장점
- 외부 데이터베이스가 전혀 없으므로, 에이전트 옆에서 돌리거나 패치하거나 비용을 낼 추가 요소가 없다.
- local-first 설계가 모든 기억을 사용자 기기에 남긴다. 비공개 코드베이스에는 실질적인 이점이다.
- 하이브리드 불러오기가 LLM 키 없이 동작하므로, 공급자를 붙이기 전에 시험해 볼 수 있다.
- 쉰네 개의 MCP 도구와 REST 쌍둥이가 맞춤 워크플로를 위한 넓은 표면을 제공한다.
- 서로 다른 에이전트 사이의 공유 기억 덕분에 프로젝트 맥락을 잃지 않고 도구를 바꿀 수 있다.
단점
- 초기 단계의 개발자 도구이므로 거친 부분과, 성숙한 메모리 서비스보다 작은 커뮤니티를 각오해야 한다.
- 통합, 요약, 그래프 추출은 사용자의 LLM 공급자 키를 연결할 때까지 꺼져 있어, 설정과 비용이 늘어난다.
- CLI와 설정 워크플로가 터미널에 익숙하다고 전제하므로, 비기술 사용자에게는 어렵게 느껴진다.
자주 묻는 질문
다섯 종류의 레코드를 저장한다. 훅에서 나온 원시 관찰, 버전 체인을 가진 영구적인 타입 지정 기억, 짧은 교훈, 동결된 세션 결정, 실체와 관계로 이루어진 지식 그래프다. 기억과 교훈이 가장 자주 조회하게 될 부분이다.
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