AI 에이전트가 모든 것을 잊어버리는 것에 지쳤습니다.

그래서 저는 PostgreSQL을 사용하여 Windows와 Linux 모두에서 작동하는 Hermes/OpenClaw용 제로 설정(zero-configuration) 지속성 메모리 사이드카(persistent memory sidecar)를 만들었습니다.

AI 에이전트들은 점점 더 똑똑해지고 있지만, 그들의 메모리 모델은 여전히 취약합니다.
세션 내에서는 추론을 잘 수행할 수 있지만, 며칠 또는 몇 주가 지나면 값비싼 프롬프트(prompts)를 계속 제공하지 않는 한 문맥(context), 선호도, 프로젝트 이력을 잃어버립니다.

저는 실용적인 것을 원했습니다:

자가 호스팅 (Self-hosted)
쉬운 설치
내구성이 있는 메모리
빠른 검색 (Fast retrieval)
최소한의 운영 오버헤드
그것이 HermesClawZero-ConfigSidecar가 되었습니다.

문제점
대부분의 에이전트 워크플로우는 세 가지 이유로 시간이 지남에 따라 무너집니다:

1. 세션 메모리는 일시적입니다.
2. 긴 프롬프트는 비용이 많이 들고 여전히 정보 손실이 발생합니다.
3. 팀은 하나의 채팅창을 넘어 지속되는 메모리가 필요합니다.
   저는 메모리가 취약한 프롬프트 트릭이 아니라 인프라(infrastructure)처럼 작동하기를 원했습니다.

내가 만든 것
HermesClawZero-ConfigSidecar는 PostgreSQL + pgvector를 사용하여 Hermes/OpenClaw를 위한 메모리를 저장하고 검색하는 사이드카(sidecar) 서비스입니다.

높은 수준(High level)에서의 기능:

• 이벤트 및 노트 캡처
• 임베딩(embeddings) 및 메타데이터(metadata) 저장
• 의미론적(semantic) + 어휘적(lexical) 관련성에 따른 검색
• 대시보드 및 최적화 도구를 통한 메모리 상태 관리

설치 경험
하나의 설계 목표는 첫 실행의 단순함이었습니다.

🤖 AI-Agent 설치 (자동 설정)
AI 에이전트(OpenClaw 또는 Hermes와 같은)를 사용하여 이 프로젝트를 자동으로 설치할 수 있습니다. 에이전트에게 이 URL을 붙여넣고 다음과 같이 말하기만 하면 됩니다: “GitHub에서 이 프로젝트를 설치해줘”: https://github.com/SunMe1977/HermesClawZero-ConfigSidecar

Windows 또는 Linux/macOS에서 설정 스크립트를 실행하고, 구성을 생성하며, Docker 서비스를 빠르게 실행할 수 있습니다. 설정 흐름은 프로바이더 키(provider keys) 및 업데이트 기본값도 지원합니다.

대시보드 및 운영(Dashboard and Operations)
메모리 관리 작업을 명확하게 하기 위해 대시보드를 추가했습니다:

메모리 검색 및 검토(search and review memories)
유지보수 및 최적화 작업(maintenance and optimizer actions)
업데이트/버전 가시성(update/version visibility)
더 안전한 관리자 흐름(safer admin flows)

데이터 계층(Data Layer)
내부적으로 메모리는 pgvector를 사용하는 PostgreSQL에 영속화되며, 실용적인 검색 워크플로우를 위해 인덱싱되었습니다.

출시 전 보안 및 신뢰성 개선 사항(Security and Reliability Improvements Before Release)
이 v1.0 준비가 된 버전을 호출하기 전에, 저는 기능 추가보다는 릴리스 강화에 집중했습니다:

헬스 체크 및 재시작 정책 추가(added health checks and restart policies)
인증 동작 및 엔드포인트 보호 개선(improved auth behavior and endpoint protection)
프로덕션 환경 관련 버그 수정 (rerank 충돌, 삭제 폼 바인딩, transcribe 안전성)(fixed production-facing bugs (rerank crash, delete form binding, transcribe safety))
문서화, 문제 해결 및 릴리스 노트 개선(improved docs, troubleshooting, and release notes)
이것은 중요했습니다. 저는 이 저장소가 단순한 프로토타입이 아니라 성숙한 오픈 소스 프로젝트처럼 느껴지기를 바랐습니다.

성능 (로컬 스냅샷)(Performance (Local Snapshot))
로컬 측정값 (제 설정의 예시 값):

하이브리드 검색(Hybrid retrieval): 약 18 ms
PostgreSQL 어휘 검색(PostgreSQL lexical search): 약 12 ms
API 시작 시간 (웜): 약 0.8 s
유휴 API 메모리: 약 70 MB
Docker 스택 시작: 약 4 s
사용자의 수치는 기기 및 프로바이더 구성에 따라 달라질 것입니다.

이러한 접근 방식의 이유
시중에는 더 강력한 엔터프라이즈급 (enterprise-grade) 메모리 플랫폼들이 존재하지만, 저의 목표는 달랐습니다:

• 쉬운 셀프 호스팅 (self-hosting)
• 낮은 설정 마찰 (setup friction)
• 직관적인 아키텍처 (architecture)
• 실용적인 장기 에이전트 메모리 (long-term agent memory)

"세상에서 가장 좋은 시스템"이 아니라,
오늘 당장 실제로 실행할 수 있는 신뢰할 수 있는 시스템을 만드는 것이었습니다.

다음 단계
다음 반복 (iterations)에서는 다음과 같은 사항들을 개선할 계획입니다:

• 관찰 가능성 (observability) 및 로그 (logs)
• 백업/복구 (backup/restore) 워크플로
• 메모리 생명주기 (lifecycle)를 위한 정책 제어
• 더 많은 배포 템플릿

마치며
지속성 메모리 (Persistent memory)는 에이전트를 위한 표준 프리미티브 (primitive)가 되어야 합니다.

만약 당신의 어시스턴트가 세션 사이에 모든 것을 잊어버린다면, 당신은 매일 컨텍스트 (context)를 처음부터 다시 구축하고 있는 것입니다.
이는 비용이 많이 들고, 취약하며, 피할 수 있는 문제입니다.

이 프로젝트는 이에 대한 저의 실용적인 해답입니다. Windows와 Linux 환경에서 PostgreSQL 및 Docker를 통해 작동하는 Hermes/OpenClaw용 제로 설정 (zero-config) 메모리 사이드카 (sidecar)입니다.

직접 사용해보고 싶으시다면, 첫 설치와 첫 실제 사용 후에 여러분의 피드백을 듣고 싶습니다.