Memory Sidecar v3.5: 에이전트 코드를 수정하지 않고 기억을 호출 가능한 인프라로 변환하기

만약 당신의 AI 에이전트가 대화를 재시작할 때마다 기억 상실증에 걸린 것처럼 행동한다면, 그것은 에이전트가 멍청해서가 아니라 기억 시스템을 제대로 갖춰주지 않았기 때문입니다.

Memory Sidecar v3.5는 한 가지 일을 수행합니다. 대화 침전(session sedimentation), 계층적 호출(layered retrieval), 지식 노트 통합을 하나의 독립적인 sidecar 프로세스로 패키징하여 당신의 에이전트 옆에서 실행합니다. Hermes, Claude Code, Codex 또는 Cursor의 소스 코드를 수정하지 않고, 오직 데이터 디렉토리를 중심으로 작동합니다.

3계층 기억 + 1계층 지식

Hot Layer(핫 레이어)는 프롬프트(prompt)에 직접 제공되며(현재 대화 컨텍스트), Warm Layer(웜 레이어)는 state.db에서 FTS5 전체 텍스트 검색(Full-Text Search)을 수행하고, Cold Layer(콜드 레이어)는 gbrain 키워드 및 그래프 순회(graph traversal)를 사용합니다. 여기에 지식 계층(knowledge layer)을 하나 더 추가하여, 당신이 정리한 Markdown 노트도 호출에 참여할 수 있습니다.

설치 후 유지 관리 주기는 단 세 줄입니다:

python3 "$AGENT_HOME/scripts/session_to_gbrain.py" --resume
python3 "$AGENT_HOME/scripts/memory_maintenance_cycle.py"
python3 "$AGENT_HOME/scripts/sidecar_acceptance_check.py"

첫 번째 명령은 새로운 세션을 gbrain에 아카이브하고, 두 번째 명령은 거버넌스 인덱스와 지식 노트 인덱스를 재구축하며, 세 번째 명령은 전체 링크가 정상인지 검증합니다. 문제가 생기면 즉시 알 수 있어, 기억이 조용히 사라지는 일을 방지합니다.

설치 프로그램의 다운그레이드 철학

AGENT_HOME 기반으로 구동되며 세 가지 모드를 지원합니다:

• 모드 3 (기본값): 가장 공격적인 의존성 유도 경로를 자동으로 시도합니다.
• 모드 2: 반자동 모드로, 권장 명령을 출력하여 단계별로 진행할 수 있게 합니다.
• 모드 1: 시스템을 수정하지 않고 감지만 수행합니다.

모드 3이 실패하면 자동으로 모드 2로, 모드 2가 실패하면 모드 1로 다운그레이드됩니다. 설정 마법사가 설치 도중 멈추거나 시스템을 강제로 수정하지 않습니다. 중문/영문 출력은 --lang zh 옵션 또는 로컬 locale 추론을 통해 자동으로 전환됩니다.

지식 노트 연동