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해결하는 문제

AI 코딩 에이전트는 종종 "기억 상실"을 겪으며, 특정 코드베이스, 프로젝트 기록 또는 아키텍처 결정에 대한 지식 없이 모든 세션을 새로 시작합니다. 이로 인해 에이전트는 작업의 맥락을 이해하기보다 일반적인 추측이나 반복적인 파일 검색(grep)에 의존하게 됩니다.

작동 방식

이 도구는 에이전트의 워크플로(특히 Claude Code)에 직접 통합되는 로컬, 지속적 지식 그래프 엔진으로 작동합니다. tree-sitter를 사용하여 코드 구조를, NQuads를 사용하여 비즈니스 로직, 결정, 문서를 그래프로 매핑합니다. 에이전트와 상호작용할 때, 세션 시작이나 도구 실행 전과 같은 중요한 순간에 이 그래프의 가장 관련성 높은 "슬라이스"(도메인 규칙, 파일 종속성, 최근 프로젝트 결정 등)를 에이전트의 컨텍스트 창에 자동으로 주입합니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트를 사용하는 개발자로, 특정 프로젝트, 코딩 표준, 아키텍처 근거에 대해 수동으로 문서를 붙여넣거나 에이전트에게 반복적으로 프롬프트하지 않고도 에이전트가 지속적이고 정확하며 상황 인식 메모리를 갖기를 원하는 개발자.

주요 기능

• 선제적 컨텍스트 주입: 사용자 쿼리를 기다리지 않고 현재 작업에 따라 관련 정보를 에이전트에 자동으로 제공합니다.
• 다중 계층 메모리: 코드 구조(AST 경유), 프로젝트 마일스톤, 비즈니스 결정, 문서를 단일 쿼리 가능한 그래프로 추적합니다.
• 지속 세션: 핸드오프와 포크를 지원하여 에이전트가 다른 세션에서도 전체 컨텍스트로 작업을 재개할 수 있습니다.
• 로컬 우선 아키텍처: 단일 Rust 바이너리로 작동하며 모든 데이터를 로컬 머신에 유지하고 git 친화적인 NQuads 파일로 영속화합니다.
• 언어 무관: tree-sitter를 통해 35개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다.