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해결하는 문제

Scope Recall은 AI 에이전트를 위한 영구적이고 공유되는 메모리 계층을 제공합니다. 여러 AI 어시스턴트(Hermes, Codex, Claude Code, WorkBuddy, DeepSeek Harness 등)가 단일 통합 지식 저장소에 접근하고 기여할 수 있도록 하여 에이전트 메모리 단편화 문제를 해결합니다. 한 에이전트와 공유된 정보가 다른 에이전트에 의해 회상될 수 있도록 보장하면서, "사실"로 저장되는 내용을 엄격히 제어합니다.

작동 방식

이 프로젝트의 핵심은 검증된 사실을 저장하는 주요 권위자로 SQLite를 사용하여 데이터 무결성을 보장합니다. 의미론적 검색 기능을 활성화하기 위해 선택적 벡터 데이터베이스 컴패니언(LanceDB를 통해)을 지원합니다. 시스템은 미들웨어 계층으로 작동합니다. 에이전트가 저장된 정보 간의 관계를 읽고, 쓰고, 추적하는 데 사용하는 호스트 어댑터와 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 제공합니다. 원시 채팅 로그를 사실로 변환하는 것을 명시적으로 피하고, 저장된 지식을 업데이트하거나 수정하기 위해 사용자의 명시적 확인에 의존합니다.

대상 사용자

이 도구는 여러 AI 코딩 어시스턴트나 에이전트에 의존하고, 서로 다른 세션과 도구 간에 선호도, 프로젝트 세부 정보, 과거 상호 작용에 대한 일관된 장기 메모리를 공유하려는 고급 사용자와 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 기능

• 통합 메모리: 서로 다른 AI 에이전트가 단일 동기화된 메모리 저장소를 공유할 수 있습니다.
• 사실 기반 저장: SQLite를 진실의 원천으로 사용하여 확인된 정보만 사실로 취급되도록 보장합니다.
• 에이전트 운영 유지 관리: 사용자가 에이전트에게 설치, 업그레이드, 마이그레이션을 처리하도록 요청할 수 있는 내장 스킬이 포함되어 있습니다.
• 유연한 통합: Hermes, Codex, Claude Code, WorkBuddy, DeepSeek Harness를 포함한 여러 호스트 환경을 지원합니다.
• 추적 가능한 증거: 추가 모델을 호출하지 않고 저장된 사실 간의 다중 홉 관계를 쿼리하는 trace 기능을 제공합니다.