Mengram
Mengram · 기타
Mengram은 애플리케이션과 에이전트에 지속적이고 인간에 가까운 기억을 부여하는 오픈소스 AI 메모리 API다. 의미적 사실, 일화적 사건, 절차적 워크플로라는 세 가지 메모리 유형을 저장하고, 단 한 번의 호출로 다시 불러온다. 에이전트 제품을 만드는 개발자는 세션을 넘어 맥락을 유지하려고 이를 쓰고, 일반 사용자는 Claude나 Cursor에 메모리 커넥터로 추가할 수 있다.
Mengram 소개
Mengram이란 무엇인가
Mengram은 매 세션을 처음부터 시작하는 대신 에이전트가 사용자를 기억하기를 원하는 개발자를 위해 만든 AI 메모리 API다. AI 에이전트용 영구 메모리이자 필요할 때 검색하는 라이브러리로 동작한다. 챗봇이 창을 닫는 순간 대화를 잊는 반면, Mengram은 원시 채팅 턴을 나중에 검색할 수 있는 구조화된 메모리로 바꾸는 추출 계층을 돌린다.
핵심 발상은 인간의 기억이 하나가 아니라는 점이다. Mengram은 기억을 의미 기억(사실과 선호), 일화 기억(사건과 결과), 절차 기억(단계별 워크플로)으로 나눈다. API로 메시지를 보내면 세 가지가 모두 자동으로 추출되므로, 챗봇에 억지로 붙인 또 하나의 벡터 저장소가 아니다.
Apache 2.0으로 오픈소스이므로 컴플라이언스 요구가 있는 팀은 코어를 직접 호스팅하고 동일한 API 표면을 유지할 수 있다. 주요 한계는 범위다. Mengram은 메모리 백엔드이지 채팅 프레임워크가 아니다. LLM, 프롬프트, 에이전트 루프는 여전히 직접 준비해야 한다. 여기서 대신 답변을 써 주는 것은 없다.
Mengram의 가격은 사용량에 따라 오른다. 무료 플랜은 데모를 감당한다. 유료 플랜은 거기서부터 올라간다.
시작하기
- mengram.io에서 무료 API 키를 받는다(
om-로 시작한다). 터미널에서mengram signup --email [email protected]을 실행해도 된다. - Python은
pip install mengram-ai로 SDK를 설치하고, Node는 JavaScript 패키지를 추가한다. m.add(messages, user_id="customer-4812")를 호출해 첫 메모리를 보낸다. Mengram이 서버 측에서 사실, 사건, 워크플로를 추출한다.- 나중에
m.search("how should I contact this customer?", user_id="customer-4812")로 검색해 다시 불러온다. - 도구 네이티브 에이전트라면 원클릭 커넥터 URL을 Claude, Cursor 또는 아무 MCP 클라이언트에 붙여 넣는다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 에이전트 제품을 만드는 개발자
- 개인 개발자와 인디 개발자
- Claude와 Cursor 헤비 유저
작업
- 세션을 넘어 사용자 선호를 기억하기
- 무슨 일이 있었고 어떻게 끝났는지 추적하기
- 실패에서 워크플로를 배우기
활용 상황
- 수천 명을 처리하는 고객 지원 에이전트
- 여러 도구에 걸친 코딩 어시스턴트
- 다국어 제품
주요 기능
하나의 API에 세 가지 메모리 유형
Mengram은 메모리 모델을 고르라고 요구하지 않는다. m.add() 한 번의 호출이 의미적 사실, 일화적 사건, 절차적 워크플로를 동시에 추출하고, 각 유형은 따로 검색할 수 있다. 개체를 위한 지식 그래프, 에피소드를 위한 타임라인, 노하우를 위한 버전 관리된 절차를 얻는다. 이 분할은 평평한 벡터 인덱스보다 사람이 실제로 기억하는 방식에 더 가깝다.
진화하는 절차 기억
대부분의 메모리 도구는 무슨 일이 있었는지를 저장한다. Mengram은 일을 하는 방법도 저장하고, 그것이 실패하면 절차를 갱신한다. m.procedure_feedback(proc_id, success=False, context="Step 3 failed: OOM")으로 실패를 알리면 Mengram은 단계를 수정하고, 에이전트가 그 워크플로를 신뢰하기 전에 확인할 수 있는 전제 조건을 도출한다. 버전 기록이 모든 수정을 보존하므로 무엇이 왜 바뀌었는지 알 수 있다.
다중 사용자 격리
user_id를 넘기면 각 최종 사용자가 자기 사실, 사건, 워크플로와 인지 프로필을 가진 별도의 메모리 저장소를 얻는다. API 키 하나로 수천 명을 감당한다. 지원 봇이나 개인 비서를 출시하는 사람에게 이 기능이 API를 프로토타입이 아니라 프로덕션에서 쓸 수 있게 만든다.
Graph RAG 기억
검색은 직접 일치에 그치지 않는다. Mengram은 지식 그래프의 관계를 순회하므로 "Python" 검색이 Django를 끌어낼 수 있고, 그것이 배포한 플랫폼으로 이어진다. 두 홉 순회는 단순 벡터 검색이 놓칠 맥락을 끌어온다. 키워드를 찾는 것과 실제로 관련된 것을 찾는 것의 차이다.
Claude, Cursor, Codex에서 작동
메모리는 /clear, 자동 압축, 기기 전환을 견딘다. Mengram은 Claude용 원클릭 커넥터, 약 30개 도구를 담은 MCP 메모리 서버, LangChain, CrewAI, n8n, OpenClaw용 통합을 제공한다. 한 번 설치하면 같은 기억이 한 앱의 사일로에 갇히지 않고 도구 사이를 따라온다.
서버 측 추출
정리된 사실이 아니라 원시 대화 턴을 보낸다. Mengram이 추출, 중복 제거, 모순 검사를 자기 서버에서 처리하므로 메모리를 깔끔하게 유지하려고 프롬프트 엔지니어링을 쓸 필요가 없다. 두 사실이 충돌하면 시스템은 조용히 둘 다 남기는 대신 모순을 표시한다.
장단점
장점
- 세 가지 뚜렷한 메모리 유형(의미, 일화, 절차)이 하나의 API에서 사실, 사건, 워크플로를 아우른다. 메모리 도구 중에서는 드문 일이다.
- Apache 2.0 오픈소스라 데이터가 자체 인프라에 남아야 할 때 셀프 호스팅이 선택지가 된다.
- `user_id`를 통한 사용자별 격리가 추가 배선 없이 대규모에서도 메모리를 분리해 유지한다.
- 다국어 임베딩으로 러시아어, 중국어, 스페인어, 일본어를 포함한 23개 언어를 네이티브로 지원한다.
- 무료 플랜은 신용카드 없이 데모에 실제로 쓸 만하다.
단점
- 이는 백엔드이지 완성된 제품이 아니다. LLM, 프롬프트, 에이전트 루프를 직접 준비하므로 무언가 돌아가기 전에 실제 설정 작업이 있다.
- 절차 진화와 스마트 트리거는 월 $19 Pro 플랜 뒤에 있어, 가장 흥미로운 기능이 무료 플랜에 없다.
- 문서가 새것이고 코드를 편하게 읽는다고 가정하는 페이지도 있어, 비개발자는 Claude 커넥터 경로에 기대게 된다.
자주 묻는 질문
Mengram은 AI 애플리케이션에 영구 메모리를 주어 세션을 넘어 사용자를 기억하게 한다. 개발자는 선호, 과거 상호작용, 학습한 워크플로를 저장하고, 매번 맥락을 다시 설명하는 대신 검색으로 불러온다.
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