CodeAbra/iai-personal-memory-engine

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트에게 장기적인 로컬 메모리 시스템을 제공합니다. 엔진이 모든 상호작용을 자동으로 축어적으로 캡처하고 새로운 세션 및 턴 중에 관련 메모리 조각을 에이전트에게 다시 제공하므로, 사용자가 이전 대화나 컨텍스트를 AI에게 수동으로 상기시킬 필요가 없습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)을 사용하는 로컬 서버로 실행됩니다. 다중 계층 메모리 모델을 채택하고 있습니다:

• 일화 기억 (Episodic Memory): 타임스탬프가 지정된 쓰기 전용 대화 조각을 저장합니다.
• 의미 기억 (Semantic Memory): 유휴 기간 동안 관련 에피소드에서 요약을 생성합니다.
• 절차 기억 (Procedural Memory): 시간이 지남에 따라 행동 매개변수를 학습합니다.

임베딩 및 그래프 커널을 위해 Rust로 작성된 사용자 지정 네이티브 엔진을 사용하며, 초차원 메모리 기질 (Lilli HD) 및 커뮤니티 탐지 알고리즘 (MOSAIC)을 결합하여 데이터를 구성합니다. 시스템은 로컬에서 작동하며 AES-256-GCM 암호화를 사용하여 텔레메트리나 클라우드 계정이 전혀 필요하지 않습니다.

대상 사용자

MCP 호환 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex CLI 등)를 사용하며, AI 어시스턴트가 자신의 코딩 워크플로우에 대한 지속적이고 비공개적이며 고충실도의 기억을 갖기를 원하는 개발자.

주요 특징

• 로컬 우선 개인정보 보호: 임베딩, 저장소 및 엔진은 모두 사용자 컴퓨터에서 실행되며 API 키나 계정이 필요하지 않습니다.
• 자동 컨텍스트 주입: Claude Code와 같은 호스트와 통합되어 수동 프롬프트 없이도 세션 시작 시 회상 및 턴별 업데이트를 제공합니다.
• 고충실도: 요약된 근사치가 아닌 대화의 문자 그대로의 보존에 중점을 둡니다.
• 포괄적인 툴셋: 다양한 유형의 회상(시간적, 구조적, 어휘적), 캡처 및 메모리 관리를 위한 14개의 MCP 도구가 포함되어 있습니다.
• 내장 대시보드: 저장소 검색, 메모리 관리 및 그래프 근접 시각화를 위한 로컬 인터페이스 (iai brain)를 제공합니다.