Mnexium AI
Mnexium · 챗봇
Mnexium AI는 약 두 줄의 코드로 AI 앱과 에이전트에 영구 메모리를 추가하는 AI 메모리 인프라 플랫폼이다. AI 메모리 API라고 생각하면 된다. 애플리케이션과 모델 사이에 자리 잡고, 채팅 기록과 AI 에이전트용 장기 메모리, 구조화된 컨텍스트를 매 요청에 주입한다. OpenAI, Anthropic, Gemini 모델과 단일 엔드포인트로 동작한다.
Mnexium AI 소개
Mnexium AI란 무엇인가
Mnexium AI는 LLM 앱과 에이전트를 위한 메모리 계층이다. 대부분의 AI 제품은 세션이 끝나면 모든 것을 잊는다. 새 대화는 매번 처음부터 시작한다. Mnexium은 이를 해결한다. 에이전트가 사용자에 대해 학습한 내용을 저장하고 이후 요청에 되돌려준다. 자체 데이터베이스와 오케스트레이션 스택을 만들 필요가 없다. 서비스로 포장한, LLM 앱용 영구 메모리다.
플랫폼은 컨텍스트를 네 가지 시스템으로 나눈다. 현재 대화의 채팅 기록, 사용자에 대한 장기 사실을 담는 에이전트 메모리, 여러 단계 작업의 진행 상황을 담는 에이전트 상태, 그리고 티켓이나 계정처럼 스키마로 뒷받침되는 엔터티를 위한 레코드다. 각각을 history: true나 recall: true 같은 플래그로 켜면, Mnexium이 모델용 최종 프롬프트를 조립한다.
가장 큰 한계는 Mnexium이 개발자 지향이라는 점이다. 드래그 앤 드롭 빌더도 없고, 비개발자를 위한 채팅 UI도 없다. 코드를 편집하고 API 키를 연결하는 데 익숙해야 하며, 가격은 사용량에 따라 올라가므로 트래픽이 많은 앱에서는 비용이 커질 수 있다.
시작하기
- Mnexium 사이트에서 가입하거나, 기본 API 테스트라면 가입이 필요 없는 무료 플랜으로 시작한다.
- Node.js는
npm install @mnexium/sdk, Python은pip install mnexium으로 클라이언트 라이브러리를 설치한다. - 클라이언트를 초기화하고 학습, recall, 기록 옵션을 클라이언트 수준에서 한 번 설정한다.
- 사용자마다 주체를 만들고, 요청에서
process()를 호출하면 Mnexium이 메모리와 컨텍스트를 알아서 조립한다. - 로그와 recall 이벤트를 열어 특정 요청에 어떤 메모리가 저장되고 주입됐는지 정확히 확인한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 첫 AI 어시스턴트를 만드는 개인 개발자
- 운영 중인 앱을 돌리는 소규모 제품 팀
- 트래픽이 많은 플랫폼의 엔지니어링 리드
작업
- 챗봇에 지난 대화를 기억시키기
- 여러 단계 에이전트 워크플로 이어가기
- AI 앱 안에서 구조화 데이터 관리하기
활용 상황
- 고객의 이전 티켓을 기억하는 지원 봇
- 개발자의 스택과 선호를 떠올리는 코딩 어시스턴트
- 모델 스택 전환
주요 기능
두 줄의 코드로 영구 메모리
Mnexium은 기존 앱을 대체하는 게 아니라 끼워 넣도록 만들어졌다. cURL이나 HTTP 호출에 mnx 객체를 더하거나, Node.js와 Python용 공식 SDK를 쓴다. 그게 전부다. 이 작은 변경이 장기 메모리를 켜서, LLM 앱이 자체 벡터 데이터베이스 없이 세션을 넘어 사용자를 기억한다.
컨텍스트 관리를 위한 네 가지 시스템
플랫폼은 컨텍스트를 채팅 기록, 에이전트 메모리, 에이전트 상태, 레코드로 나눈다. 각각 독립적으로 동작한다. 장기 메모리를 건드리지 않고 세션 수준의 연속성을 유지하거나, 사용자 사실을 오염시키지 않고 작업 상태를 저장할 수 있는 컨텍스트 관리 API다. 이들을 분리해 두는 것이 같은 API로 개인화 채팅과 결정적 데이터 워크플로를 모두 처리할 수 있게 하는 비결이다.
설계부터 모델 비종속
Mnexium은 OpenAI의 Chat Completions와 Responses API, Anthropic, Google의 Gemini로 라우팅하며 한 제공자에 묶어두지 않는다. subject_id를 그대로 유지하면 메모리와 레코드는 제공자를 넘나들며 쓸 수 있다. 원할 때 모델을 바꿔라. 에이전트의 메모리는 초기화되지 않는다.
사실과 레코드 자동 추출
learn: true를 켜면 플랫폼이 대화에서 사실과 선호를 스스로 뽑아낸다. 레코드는 더 나아간다. records.learn을 auto나 force로 두면 Mnexium이 대화에서 구조화된 엔터티를 추출한다. 추출 프롬프트를 직접 쓰지 않고도 깔끔한 데이터를 얻는다는 뜻이다.
결정적 프롬프트 조립
모든 요청은 고정된 조립 순서를 거친다. 시스템 프롬프트, 에이전트 상태, 메모리, 레코드, 채팅 기록, 마지막으로 사용자 메시지다. 순서가 예측 가능하므로 모델이 무엇을 보는지 정확히 따져볼 수 있다. 로그, 트레이스, recall 이벤트가 무엇이 왜 주입됐는지 보여주므로 디버깅이 추측보다 훨씬 쉽다.
내장 관측성
Mnexium은 모든 단계에서 로그와 recall 이벤트를 노출한다. 어떤 메모리가 검색됐고, 어떤 레코드가 갱신됐고, 모델이 어떤 프롬프트를 받았는지 검사할 수 있다. AI 메모리 기능을 내놓는 팀에게 이 가시성은 출시와 눈먼 출시를 가르는 차이다.
장단점
장점
- 영구 메모리가 전면 재작성이 아니라 작은 코드 변경으로 들어온다.
- 하나의 API가 OpenAI, Anthropic, Gemini를 아우르므로 모델을 바꿔도 메모리가 초기화되지 않는다.
- 무료 플랜이 정말 쓸 만하고, 기본 API 접근은 가입조차 필요 없다.
- 레코드와 에이전트 상태는 순수 벡터 메모리가 닿지 못하는 구조화 워크플로를 커버한다.
- 로그와 recall 이벤트가 모델이 실제로 본 것을 분명히 보여준다.
단점
- 비주얼 빌더가 없어 비개발자는 개발자가 곁에 없으면 쓸 수 없다.
- 비용이 요청과 메모리 작업에 따라 늘어나 큰 앱에서는 쌓인다.
- 제품 메모리를 외부 API에 묶으면 스택에 의존성이 하나 더 생긴다.
자주 묻는 질문
Mnexium은 AI 앱과 에이전트에 메모리와 컨텍스트를 더한다. 앱이 몇 가지 mnx 옵션을 붙인 평범한 API 요청을 보내면, Mnexium이 기록, 장기 메모리, 에이전트 상태, 레코드를 가져온 뒤 모델용으로 강화된 프롬프트를 조립한다.
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