AI 에이전트를 위한 메모리 시스템, 프레임워크, 벤치마크 및 연구 자료를 모아놓은 목록입니다.
에이전트는 세션 간 또는 도구 사용 사이에 기억을 잃습니다. "에이전트 메모리(Agent memory)"는 무엇을 보존할지 결정하고, 관련 사실들을 연결하며, 시간이 지남에 따라 회상 능력을 향상시키는 시스템의 성장하는 범주입니다. 이 목록은 해당 분야의 도구와 연구를 추적합니다.
기여를 환영합니다. 항목들은 사실에 기반하고 마케팅 언어가 없도록 유지해 주십시오. 풀 리퀘스트(pull request)당 하나의 도구만 포함하며, 각 섹션 내에서는 알파벳 순서로 정리합니다. Contributing을 참조하십시오.
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GoodMem - 소유자, 역할, 범위가 지정된 API 키 및 검색 기록을 갖춘 에이전트형 AI를 위한 메모리 레이어이며, 재순위화(reranking) 기능을 포함한 다중 모드 하이브리드 검색을 지원합니다. 관리형 클라우드 또는 자체 호스팅으로 사용할 수 있으며, Python, TypeScript, Java, .NET 및 Go용 SDK가 제공됩니다.
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Honcho - 피어(사용자 및 에이전트) 간의 메시지를 저장하고 그 위에 추론하여 각 피어에 대한 표현을 구축하는 오픈 소스 (AGPL-3.0) 메모리 서버입니다. 또한 Python 및 TypeScript용 SDK와 함께 관리형 클라우드도 제공됩니다.
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HydraDB - 에이전트가 사용하는 메모리와 회사 지식을 저장하는 그래프 데이터베이스(Graph database)로, 단일 호출 내에서 두 가지 모두에 대한 하이브리드 검색을 지원합니다.
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Marvnor - 사실을 출처(source), 관계(relation), 대상(target) 레코드로 저장하는 독점 호스팅 API입니다. 이를 기반으로 구조화된 질문에 대해 TRUE, FALSE 또는 UNKNOWN으로 답변하며, 충돌하는 값은 플래그 지정하고 제자리 수정 및 목표 삭제를 지원합니다.
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Mem0 - 대화에서 사실을 추출하는 오픈 소스 (Apache-2.0) 메모리 레이어로, 관리형 클라우드와 다양한 프레임워크 통합 기능을 제공합니다.
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Membase - 원격 MCP 엔드포인트(OAuth)와 MIT 라이선스 Python 및 TypeScript SDK가 포함된 호스팅 메모리 레이어입니다. 이를 통해 Claude, ChatGPT, Cursor 및 사용자 지정 에이전트들이 하나의 영구적인 메모리를 공유할 수 있습니다.
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Mnemoverse - MCP를 통한 AI 에이전트를 위한 관리형 메모리 엔진입니다. 공유 룸(베타), API 키를 사용하는 MIT 로컬 stdio MCP 서버, OAuth가 적용된 원격 MCP 엔드포인트를 제공합니다. 회상된 메모리를 유용하거나 오해의 소지가 있다고 평가하면 다음으로 반환되는 내용을 재정렬(re-ranks)합니다.
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Supermemory - AI 앱 및 에이전트를 위한 메모리 및 컨텍스트 API입니다. 사실 추출, 사용자 프로필, 커넥터, 하이브리드 벡터+키워드 검색 기능을 갖추고 있습니다.
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Zep - 시간적 지식 그래프(Temporal Knowledge Graph, 오픈 소스 Graphiti 엔진 기반)를 활용하여 구축된 관리형 메모리 서비스로, 클라우드, BYOK (Bring Your Own Key), BYOC (Bring Your Own Cloud) 배포 형태로 제공됩니다.
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Atris - 코딩 에이전트를 위한 MIT 프로젝트 메모리 CLI로, 저장소 로컬 Markdown 맵, 연결된 위키 및 일일 로그, 그리고 생성된 TODO.md 뷰가 포함된 로컬 SQLite 작업 상태를 제공하며, atris.ai에서 선택적 호스팅 워크스페이스를 지원합니다.
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birkin-mnemosyne - 한글과 CJK를 처리하는 다국어 BM25 검색 기능을 갖춘 에이전트를 위한 MIT 로컬 Markdown 메모리입니다. 사용 기반 감쇠(usage-based decay) 및 선택적 MCP 서버를 지원하며, 코어는 런타임 의존성이 없습니다.
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chamnan - 코딩 에이전트를 위한 MIT 저장소 로컬 메모리로, 아키텍처 인덱스, 영향도 맵(impact map), 세션 기록 및 결정을 코드 옆에 커밋된 markdown으로 저장하며, 키워드로 검색하여 세션 시작 시 주입합니다. Python 표준 라이브러리만 사용하며, 런타임 네트워크 연결이 없습니다.
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Cognee - 문서를 코드 및 대화로 변환하여 자체 호스팅 지식 그래프(knowledge graph)를 만드는 Apache-2.0 메모리 프레임워크입니다. 여기서 '기억(remember)' 연산은 콘텐츠를 저장하고, '검색(recall)' 연산은 그래프, 벡터 또는 코드 컨텍스트를 검색하며, 관리형 옵션(Cognee Cloud)을 제공합니다.
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Dory - 코딩 에이전트를 위한 MIT 프로젝트 메모리 도구로, 결정 사항(decisions), 발견 내용(findings), 작업 목록을 포함하는 연결된 Markdown 위키를 사용하며, 세션 시작 로딩 및 구조적 린팅(structural linting)을 위해 Claude Code 후크를 추가했습니다.
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Graphiti - 대화형 및 구조화된 데이터로부터 실시간 양방향 시간 지식 그래프(bi-temporal knowledge graph)를 구축하는 Apache-2.0 엔진입니다. 하이브리드 의미론적, 키워드 및 그래프 검색 기능을 제공합니다 (Zep 구동).
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Hindsight - 쿼리당 네 가지 병렬 검색 전략을 실행하는 MIT 에이전트 메모리 시스템입니다: 의미론적 검색(semantic search), BM25 키워드 매칭, 그래프 순회(graph traversal), 그리고 시간 추론(temporal reasoning).
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LangMem - LangGraph 에이전트에게 장기적인 의미론적(semantic), 일화적(episodic), 절차적(procedural) 메모리와 백그라운드 메모리 관리자를 제공하는 MIT SDK입니다.
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Letta - Apache-2.0 라이선스 기반의 상태 저장 에이전트(stateful-agent) 하네스로, 자체 편집 메모리 블록, Git 백업 컨텍스트(MemFS), 대화 검색 기능을 제공하며 현재 Letta 구현체입니다.
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LongMemory - Apache-2.0 라이선스 기반의 로컬 우선(local-first) 메모리 엔진으로, LLM 애플리케이션 및 에이전트를 위한 것입니다 (구 CaviraOSS OpenMemory). SQLite에 불변 콘텐츠와 출처(provenance), 시간적 진실성(temporal truth)을 유지하며, npm 라이브러리, CLI, HTTP API, MCP 서버, 대시보드, VS Code 확장 프로그램으로 노출됩니다.
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LWC - Apache-2.0 라이선스 기반의 로컬 우선(local-first) CLI로, 코딩 에이전트에게 출처 기반 프로젝트 메모리, 계획, 인용 정보, 선택적 문서 및 코드 그래프를 제공합니다.
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Mem++ - Apache-2.0 라이선스 기반의 LLM 에이전트를 위한 조직 메모리 엔진으로, LLM 추출 없이도 원문(verbatim) 수집을 지원하며, PostgreSQL 전체 텍스트 검색(full-text search), pgvector 임베딩, 태그를 사용하여 날짜가 지정된 증거를 검색합니다.
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Memary - 자율 에이전트(autonomous agents)를 위한 장기 메모리 프레임워크로, Neo4j/FalkorDB 지식 그래프를 구축하고 폭(breadth)과 최신성(recency)에 따라 엔티티를 추적합니다.
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MemEngine - 여러 출판된 LLM 에이전트 메모리 모델들을 공통적이고 모듈식이며 플러그인 가능한 인터페이스(RUC 및 화웨이 Noah's Ark) 아래 통합하는 라이브러리입니다.
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Memobase - LLM 애플리케이션을 위한 사용자 프로필 기반 장기 메모리 백엔드입니다. 세션 전반에 걸쳐 구조화되고 진화하는 사용자 프로필 및 이벤트 타임라인을 유지합니다.
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Memori - Apache-2.0 라이선스 기반의 에이전트 메모리 엔진으로, 표준 SQL 데이터베이스(SQLite, PostgreSQL, MySQL)에 메모리를 저장하며 선택적 관리형 클라우드 기능을 제공합니다.
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MemoryOS - OS에서 영감을 받은 계층적 메모리 프레임워크로, 단기, 중기, 장기 저장소와 더불어 업데이트, 검색, 생성 모듈을 갖추고 있습니다.
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MemOS - LLM을 위한 메모리 운영 체제(Memory operating system); 그래프 구조화되고 다중 모드(multi-modal)의 장기 기억을 추가, 검색 및 관리하기 위한 통합 API를 제공합니다.
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memU - 에이전트가 정리된 Markdown 파일 형태로 메모를 저장하고, 임베딩 기반 순위 검색(embedding-based ranked retrieval)을 통해 회상하는 Apache-2.0 에이전트 메모리 프레임워크입니다.
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MIRIX - 6가지 메모리 유형(core, episodic, semantic, procedural, resource, knowledge vault)을 가진 Apache-2.0 다중 에이전트 메모리 시스템이며, 다중 모드(multimodal)를 지원합니다.
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Mnemosyne - 에이전트를 위한 MIT TypeScript 메모리 엔진으로, 각 메모리를 그 출처의 출처(source provenance)와 함께 하나의 로컬 SQLite 파일에 보관하며, 해당 출처가 수정될 때 의존하는 것으로 기록된 메모를 폐기합니다. 3.0 프리릴리스 버전에서는 정확한 재생(exact replay) 및 이분 탐색(bisect) 기능을 제공하며, stdio MCP 서버, CLI, SDK, HTTP API로 노출됩니다.
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Off the Wall - Claude Code 및 Codex를 위한 MIT 후크 플러그인으로, 사용자의 과거 수정을 로컬에 저장하고 에이전트가 답변하기 전에 이를 인용하며, 가장 많이 수정된 주제 보고서를 제공합니다.
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OneSelf - MIT 라이선스를 가진 자체 호스팅 개인 컨텍스트 시스템으로, 여러 AI 에이전트가 OpenAPI와 MCP를 통해 페이지, 원본 자료, 사실 및 타임라인을 공유할 수 있게 합니다.
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pulse-path - 에이전트 스킬 및 Python 표준 라이브러리 스크립트로, 에이전트의 Markdown 메모 포인터 파일과 해당 문서가 일관성을 유지하도록 관리하며, 건식 실행 건강 검사(dry-run health check), 링크 무결성 검사(link-integrity scan), 감사 및 통합 보고서, 선언적 규칙 테이블을 제공합니다.
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ReasonGraph - MIT 그래프 메모리 라이브러리로, 소규모 파인튜닝 모델을 사용하여 개체(entities)와 인과관계(cause-effect relations)를 추출하며, 인용(citations)을 통해 인과 사슬(causal chains)을 따라가며 '왜' 질문에 답하고, 시간 여행 쿼리 및 모순 처리 기능을 지원합니다. 호스팅 서비스(ReasonGraph Cloud)도 제공됩니다.
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Revo - MIT 터미널 에이전트 하네스(agent harness)로, 추가 전용 생애 기록(append-only life log)과 체크섬이 적용된 슬립 스냅샷(checksummed sleep snapshot)을 통해 세션 목록 없이도 재시작 시에도 하나의 에이전트 메모리와 미완료 의도를 유지합니다.
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self-learning-agent-setup - MIT Postgres 스키마와 TypeScript 루프로, 에이전트 초안에 대한 인간의 승인(approve), 수정(edit), 거부(reject) 기록을 pgvector 임베딩으로 저장하며, 다음 초안 작성 전에 유사한 과거 작업으로부터 피드백을 검색합니다.
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Sno Station - 코딩 에이전트를 위한 Apache-2.0 공유 메모리 엔진입니다. 암호화된 로컬 SQLite 스토리지를 사용하며, 프로젝트/글로벌 리콜 및 대체된 기록을 유지하는 수정 기능을 제공합니다. 메모리 처리는 로컬에서 실행하거나 구성된 모델 및 선택적 Sno 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다.
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SoloPup Memory - DeepSeek Harness용 MIT 텍스트 메모리 플러그인으로, 출처 연결 검토(source-linked review), 글로벌/프로젝트 범위, 어휘 검색(lexical retrieval), 수정 이력 기능을 제공합니다. 현재 퍼블릭 베타 버전입니다.
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ZenBrain - Apache-2.0 TypeScript 에이전트 메모리 라이브러리로, FSRS 방식 간격 반복(spaced repetition), 헤비안 엣지 강화 함수(Hebbian edge-strengthening functions), 그리고 에피소드 대 의미론적 통합 패스(episode-to-semantic consolidation pass)를 구현합니다. 알고리즘과 핵심 기능은 제3자 런타임 종속성이 없으며, SQLite 및 PostgreSQL 어댑터, stdio MCP 서버, Vercel AI SDK 미들웨어를 지원합니다.
지식 실습(knowledge practices) 에이전트가 직접 채택할 수 있는 재사용 가능한 에이전트 메모리 워크플로우 및 템플릿이며, 일반적인 프롬프트 팩과는 다릅니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 통해 노출되는 메모리 서버입니다. 클라이언트 지원 여부는 서버 전송 방식(transport) 및 인증 방식에 따라 달라집니다.
