Eidentic 소개

오늘 우리는 자기 개선형 메모리(self-improving memory)와 별도로 추가된 것이 아닌 내장된 프로덕션 기본 요소(production fundamentals)를 갖춘 AI 에이전트 구축용 오픈 소스 TypeScript SDK인 Eidentic를 출시합니다. 이는 Apache-2.0 라이선스이며, 별도의 엔터프라이즈 티어 없이 Node, Bun, Deno 및 에지(edge)에서 실행됩니다.

계속해서 다시 만들게 되는 두 가지

모든 진지한 에이전트는 결국 동일한 두 가지 요소가 필요하며, 대부분의 스택은 이 두 가지를 사용자가 직접 조립하도록 만듭니다.

첫 번째는 **실제로 개선되는 메모리(memory that actually improves)**입니다. 단순히 쿼리를 날려 프롬프트에 붙여넣는 벡터 스토어(vector store)가 아니라, 세션 전반에 걸쳐 기억하고, 모순을 해결하며, 실행 시간이 길어질수록 더 정교해지는 무언가입니다. 두 번째는 **프로덕션 레이어(production layer)**입니다: 내구성이 있는 실행(durable runs), 실제로 강제되는 비용 제한(cost limits), 멀티 테넌트 격리(multi-tenant isolation), 샌드박스화된 도구(sandboxed tools), CI를 제어하는 평가(evals) 등이 포함됩니다. 대부분의 생태계에서 이 레이어는 나중에 나타나거나, 엔터프라이즈 부가 기능으로 제공되거나, 혹은 아예 제공되지 않습니다.

Eidentic는 이 두 가지를 하나의 조합 가능한(composable) 패키지에 담아 완전히 오픈 소스로 제공합니다.

메모리 기반 에이전트 구축까지 30초

npm install eidentic

import { Agent, AIModel, SqliteStore } from "eidentic";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";

...

에이전트는 query() 내부의 sessionId에 대해 이전 세션을 인용(citations)과 함께 회상하며, 유휴 시간 동안 학습한 내용을 통합합니다. SqliteStore를 @eidentic/libsql 또는 @eidentic/postgres로 교체해도 에이전트 코드는 변경되지 않습니다. 이것이 SDK 전체에 적용된 포트 및 어댑터(ports-and-adapters) 디자인입니다.

포함된 기능

• 4단계 메모리 엔진 (four-tier memory engine): 어휘적 + 벡터 회상(lexical + vector recall), 자기 편집 메모리 블록(self-editing memory blocks), 시계열 지식 그래프(temporal knowledge graph), 그리고 수면 시간 통합(sleep-time consolidation).
• 내구성이 있는 실행 (Durable execution) — 정확히 한 번(exactly-once) 도구 호출을 보장하는 체크포인트 및 재개 기능.
• 강제된 비용 상한(Enforced cost ceilings), 속도 제한(rate limits), 할당량(quotas) 및 멀티 테넌트 격리.
• 샌드박스화된 도구 (Sandboxed tools), 기본 거부(deny-by-default) 권한 및 단일 호출 GDPR 삭제 기능.
• CI 통과율 게이트가 있는 평가 하네스 (eval harness), OAuth를 포함한 MCP 호스트 + 서버, 그리고 A2A.
• 일급 시민(First-class) React hooks, Next.js 핸들러 및 CLI.

현재 상태에 대한 솔직한 고백

Eidentic는 1.0 버전 이전 단계이며 v1을 향해 안정화되고 있습니다. 저희는 과장해서 판매하기보다는 부족한 점을 차라리 과하게 공개하는 쪽을 택하기에, 저희가 패배한 결과(benchmarks)를 포함하여 모든 벤치마크(benchmarks)를 온전히 공개합니다. LongMemEval에서는 메모리(memory) 방식이 최대 약 39배 적은 토큰(tokens)을 사용하면서도 전체 컨텍스트(full-context) 베이스라인(baseline)보다 14.2포인트 앞섭니다. 반면 LoCoMo의 더 작은 헤이스택(haystack)에서는 여전히 전체 컨텍스트(full context) 방식이 승리합니다. 두 실행 결과 모두 공개되어 있습니다.

시작하기

문서(docs)를 읽거나, GitHub의 소스 코드(source on GitHub)를 살펴보거나, Next.js, React, 또는 Express용 예제를 클론(clone)하세요. 만약 이것으로 무언가를 만드신다면, 저희에게 꼭 알려주세요.