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GitHub요약2026. 05. 20. 16:22

esinecan/skynet-agent

요약

skynet-agent는 인간의 인지 능구조에서 영감을 받은 이중 계층 메모리 아키텍처를 사용하는 AI 대화 플랫폼입니다. RAG 기반의 자동 배경 메모리와 MCP 도구를 활용한 의식적 메모리 운영을 결합하여, 단순 쿼리 생성을 넘어 목적 중심의 자율적 실행과 정교한 다단계 워크플로우를 제공합니다.

핵심 포인트

  • ChromaDB와 Google text-embedding-004를 활용한 비의도적 자동 메모리(RAG) 시스템 구축
  • MCP(Model Context Protocol)를 통해 AI가 직접 태그 및 중요도를 관리하는 의식적 메모리 운영
  • Neo4j 기반의 지식 그래프를 통한 관계 매핑 및 자동 동기화 기능 제공
  • 목적 분석, 전략적 계획, 오류 복구 및 성찰 엔진을 포함한 자율적 워크플로우 구현
  • Gemini, DeepSeek, OpenAI, Anthropic 등 다양한 LLM 제공자 지원

AI가 단순히 기억에 접근하는 것을 넘어, 무엇을 기억할지 의식적으로 선택할 수 있다면 어떨까요? MCP 도구 접근이 완전히 지원된다면 말이죠?

인간의 인지 능력에서 영감을 받은 이중 계층 메모리 아키텍처 (dual-layer memory architecture)를 구현한 AI 대화 플랫폼입니다. 자동 배경 메모리 (automatic background memory)와 AI가 직접 제어하는 의식적이고 의도적인 메모리 운영 (conscious, deliberate memory operations)을 결합했습니다. Claude Desktop과 유사한 수준의 도구 접근 권한을 제공합니다.

단순한 쿼리 생성을 대체하여 **목적 중심의 자율적 실행 (Purpose-driven autonomous execution)**을 수행하며, 다음과 같은 정교한 다단계 워크플로우 (multi-step workflows)를 제공합니다:

  • 목적 분석 및 전략적 계획 (Purpose analysis and strategic planning)
  • 모든 메모리 시스템으로부터의 컨텍스트 수집 (Context gathering from all memory systems)
  • 오류 복구 기능이 포함된 스마트 도구 오케스트레이션 (Smart tool orchestration with error recovery)
  • 적응형 재계획을 통한 진행 상황 모니터링 (Progress monitoring with adaptive replanning)
  • 지속적인 학습을 위한 성찰 엔진 (Reflection engine for continuous learning)
  • 설정 가능한 공격성 및 안전 제어 (Configurable aggressiveness and safety controls)

자동 메모리 (Automatic Memory, RAG): ChromaDB 벡터와 Google text-embedding-004를 사용하는 비의도적 배경 메모리 (Non-volitional background memory)

의식적 메모리 (Conscious Memory): MCP 도구를 통한 의도적 운영 (Volitional operations) - 태그 및 중요도 점수(importance scoring)를 활용한 저장, 검색, 업데이트, 삭제

지식 그래프 (Knowledge Graph): 자동 동기화 및 재시도 메커니즘을 갖춘 Neo4j 기반의 관계 매핑 (relationship mapping)

자연스러운 대화 흐름을 위해 메모리 운영을 모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol, MCP) 도구로 노출합니다. UI, 메모리, AI 운영 간의 깔끔한 분리가 특징입니다.

  • Node.js 18+
  • Docker & Docker Compose
  • LLM API 키 (무료 Google AI Studio 권장)
git clone https://github.com/esinecan/skynet-agent.git
cd skynet-agent
npm install
...

접속 정보 (Access):

  • 애플리케이션 (Application):
    http://localhost:3000

  • 의식적 메모리 (Conscious Memory):
    http://localhost:3000/conscious-memory

  • Neo4j Browser:
    http://localhost:7474

(neo4j/password123)

제공자 (Provider)최적 용도 (Best For)모델 (Model)
멀티모달 및 속도 (Multimodal & speed)gemini-2.5-flash-preview-05-20
DeepSeek비용 효율적 (Cost-effective)deepseek-chat
OpenAI생태계 (Ecosystem)gpt-4o-mini
Anthropic추론 (Reasoning)claude-3-5-haiku-20241022
...
# LLM (하나 선택)
GOOGLE_API_KEY=your_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_key
...

UI 토글을 통해 활성화할 수 있습니다. 다음 메시지가 목표가 됩니다:

타임스탬프와 일반 쿼리(querying)를 사용하여 오늘의 기억을 5~10개의 그룹으로 정리하세요.
중복된 항목은 삭제하고, 유사한 항목은 통합하며, 통찰(insights)을 추가하세요. 주기적으로 오토파일럿(autopilot)으로 확인하세요. 일일 유지보수는 시간이 지남에 따라 큐레이션된 기억을 배양합니다.

톱니바퀴 아이콘을 통해 설정하세요: 턴 지연(turn delays), 제한(limits), 메모리 통합(memory integration), 공격성 모드(aggressiveness modes)를 설정할 수 있습니다.

# Development (개발)
npm run dev # Full stack + KG sync (풀스택 + 지식 그래프 동기화)
npm run dev:debug # With Node debugging (Node 디버깅 포함)
...

skynet-agent/
├── src/
│ ├── app/ # Next.js routes (Next.js 라우트)
...

interface Memory {
id: string;
text: string;
...

interface ConsciousMemory {
id: string;
content: string;
...

interface MotiveForceGraphState {
messages: BaseMessage[];
currentPurpose: string;
...

POST /api/conscious-memory
{
"action": "save|search|update|delete|stats|tags",
...

POST /api/motive-force
{
"action": "generate|generateStreaming|saveConfig|getState",
...

Semantic (의미론적): 임베딩(embeddings)을 통한 벡터 유사도(Vector similarity)
Keyword (키워드): 정확한 일치(Exact match) 폴백(fallback)
Smart Merge (스마트 병합): 중복 제거를 포함한 지능형 랭킹(ranking)

  • 채팅 기록으로부터의 자동 추출

  • 재시도 큐(retry queue)를 갖춘 백그라운드 서비스

  • 메트릭(Metrics) 수집 및 에러 핸들링

  • ChromaDB와 최종적 일관성(Eventually consistent) 유지

  • 턴 제한 및 에러 카운팅

  • 수동 오버라이드(Manual override) 기능

  • 리소스 사용량 모니터링

  • 비상 정지(Emergency stop) 기능

"Embeddings service unavailable" (임베딩 서비스 사용 불가): 해시 기반 임베딩(hash-based embeddings)으로 폴백됩니다. Google API 키를 확인하세요.

"ChromaDB connection failed" (ChromaDB 연결 실패): docker-compose up -d를 실행하고 8000번 포트가 사용 가능한지 확인하세요.

"Neo4j sync errors" (Neo4j 동기화 에러): 자격 증명을 확인하고, 재시도를 위해 npm run kg:sync:queue를 실행하세요.

"Actually Looks Very Ugly" (사실 매우 못생겼음): 저는 UI 디자인을 못합니다.

인지 과학(cognitive science)에서 영감을 받았습니다:

Dual-Process Theory (이중 프로세스 이론): 자동 프로세스(Automatic) vs 통제 프로세스(controlled)
Memory Consolidation (기억 공고화): 능동적 조직화
Working Memory (작업 기억): 의식적 조작

기술적 혁신:

Hybrid Search (하이브리드 검색): 서브셋 쿼리 (subset query)의 한계 해결
MCP Architecture (MCP 아키텍처): 자연어 메모리 제어
Importance Weighting (중요도 가중치): 스마트 우선순위 지정
LangGraph Integration (LangGraph 통합): 복잡한 자율 워크플로우 (autonomous workflows)

포크(Fork), 개선, PR(Pull Request) 환영합니다. 주요 분야: 메모리 알고리즘, UI/UX, MCP 도구, 오토파일럿 지능 (autopilot intelligence), 테스트, 성능.

MIT - Lok Tar Ogar!

ChromaDB, Google AI, Anthropic MCP, Next.js, Neo4j 팀. 오픈 소스 MCP 서버 및 Ollama Vercel AI SDK 라이브러리.

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