CaviraOSS/OpenMemory

Local persistent memory store for LLM applications including claude desktop, github copilot, codex, antigravity, etc.

What it solves

OpenMemory는 AI 에이전트와 LLM이 "기억 상실" 상태가 되는 것을 방지하기 위해 설계된 인지 메모리 엔진입니다. 내구성이 뛰어난 장기 기억 시스템을 제공합니다. 표준 RAG(검색 강화 생성)나 단순 벡터 데이터베이스와 달리, 정보가 사실인지, 선호인지, 감정 상태인지와 같은 기억의 성격 및 시간이 지남에 따라 기억이 어떻게 변화하는지를 이해하는 데 중점을 둡니다.

How it works

OpenMemory는 계층적 메모리 분해(Hierarchical Memory Decomposition) 아키텍처를 사용합니다. 입력을 에피소드, 의미, 절차, 감정, 반성이라는 서로 다른 메모리 섹터로 분류하고, 자체 호스팅 데이터베이스(SQLite 또는 Postgres)에 저장합니다. 사실이 언제 유효했는지를 추적하는 시간 지식 그래프와 연관 링크를 위한 "웨이포인트 그래프"를 활용합니다. 회상은 코사인 유사도만이 아니라 현저성, 최신성, 공동 활성화를 고려한 복합 점수 시스템으로 처리됩니다.

Who it’s for

이 도구는 AI 에이전트, 코파일럿, 저널링 시스템, 코딩 어시스턴트를 구축하는 개발자를 위한 것입니다. 모델이 세션 간에 지속적이고 설명 가능한 장기 기억을 유지하도록 하며, 클라우드 기반 벤더 락인에 의존하지 않습니다.

Highlights

  • Multi-sector memory: 정보를 에피소드, 의미, 절차, 감정, 반성 섹터로 구분합니다.
  • Temporal reasoning: 사실의 유효 기간(valid_from/valid_to)을 추적하여 변화하는 진실에 대응합니다.
  • Local-first: SQLite 또는 Postgres를 사용한 자체 호스팅이며, Python 및 Node SDK를 제공합니다.
  • Explainable recall: "웨이포인트" 추적을 제공해 특정 기억이 왜 회상되었는지 정확히 보여줍니다.
  • Broad integrations: LangChain, CrewAI, AutoGen과 연동되며, Cursor와 Windsurf 같은 IDE용 MCP 서버도 제공합니다.
  • Connectors: GitHub, Notion, Google Drive, 웹 크롤러에서 직접 데이터를 수집하는 커넥터를 포함합니다.