Autoloops/greplica

해결하는 문제

코딩 에이전트는 서로 다른 세션에서 아키텍처 결정, 제약 사항, 실패한 접근 방식과 같은 동일한 리포지토리 컨텍스트를 다시 학습하는 데 시간과 토큰을 낭비하는 경우가 많습니다. Greplica는 에이전트가 새로운 작업을 시작하기 전에 이전 지식을 쿼리할 수 있는 영구적이고 검색 가능한 메모리 레이어를 제공하여, 중복된 탐색을 줄이고 계획의 신뢰성을 높입니다.

작동 방식

Greplica는 리포지토리 구조, 코드 및 세션 트랜스크립트를 분석하여 내구성이 있는 지식을 "components", "flows", "claims"로 추출하여 저장합니다.

1. 지식 추출: 이전 에이전트 세션의 번들된 트랜스크립트를 가져와 메모리를 부트스트랩할 수 있습니다.
2. 쿼리: 에이전트는 greplica graph context 명령을 사용하여 자연어 쿼리를 기반으로 관련 사실과 대상 파일이 포함된 간결한 Markdown 패킷을 검색합니다.
3. 업데이트: 훅 또는 특정 명령을 사용하여 현재 세션의 새로운 학습 내용을 메모리에 다시 저장합니다.
4. 배포 모드:
   • Local Mode: SQLite 및 로컬 임베딩을 사용하여 모든 데이터를 사용자 기기에 유지합니다.
   • Managed Mode: 리포지토리를 공유 팀 메모리 서버에 연결하여, 서로 다른 포크의 기여자들이 지식을 공유하고 GitHub Actions를 통해 메모리 업데이트를 조정할 수 있도록 합니다.

대상

코드베이스의 장기적인 메모리를 유지함으로써 에이전트의 효율성을 높이고 토큰 비용을 줄이고 싶은 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor, OpenHands 등) 사용자 개발자.

주요 특징

• 토큰 효율성: 벤치마크 결과 특정 계획 작업에서 토큰 사용량이 40-75% 감소하는 것으로 나타났습니다.
• 교차 에이전트 호환성: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot CLI를 포함한 광범위한 플랫폼을 지원합니다.
• 시각적 메모리: 브라우저에서 현재 리포지토리 메모리를 시각화하는 greplica graph view 명령이 포함되어 있습니다.
• 개인정보 보호 옵션: 텔레메트리가 없는 완전한 로컬 모드를 제공합니다.
• 엔터프라이즈 준비 완료: Managed mode는 조직 수준의 액세스 제어 및 GitHub 워크플로우를 통한 OIDC 인증 메모리 조정을 지원합니다.