CortexReach/memory-lancedb-pro
Enhanced LanceDB memory plugin for OpenClaw — Hybrid Retrieval (Vector + BM25), Cross-Encoder Rerank, Multi-Scope Isolation, Management CLI
해결하는 문제
AI 에이전트는 새로운 세션이 시작되자마자 사용자의 기본 설정, 과거 결정 및 프로젝트 컨텍스트를 잊어버리는 "건망증" 문제를 자주 겪습니다. memory-lancedb-pro는 OpenClaw 에이전트를 위한 프로덕션 등급의 장기 기억 시스템을 제공하여, 사용자의 수동 태깅이나 반복적인 설명 없이도 대화로부터 학습하고 다양한 세션, 사용자 및 프로젝트에 걸쳐 관련 정보를 회상할 수 있도록 합니다.
작동 원리
이 플러그인은 LanceDB를 벡터 스토어로 사용하여 에이전트 경험의 시맨틱 인덱스를 생성합니다. 메모리 관리를 위해 다층 아키텍처를 채택합니다:
- 자동 캡처 및 추출: LLM을 사용하여 대화에서 정보를 6가지 카테고리(프로필, 기본 설정, 엔티티, 이벤트, 케이스, 패턴)로 자동 분류 및 추출합니다.
- 하이브리드 검색: 벡터 검색(의미적 유사성)과 BM25 전체 텍스트 검색(키워드 매칭)을 결합하며, cross-encoder 리랭킹을 통해 융합 및 정교화됩니다.
- 지능형 망각: Weibull 감쇠 모델을 사용하여 중요한 기억은 유지하면서 노이즈는 시간이 지남에 따라 자연스럽게 사라지도록 합니다.
- 컨텍스트 주입: 관련 기억은 에이전트가 응답을 생성하기 전에 자동으로 탐색되어 프롬프트에 주입됩니다.
- Canonical Corpus: 로컬 Markdown 파일(예:
MEMORY.md) 및 세션 트랜스크립트와 통합되어 이를 신뢰할 수 있는 소스로 취급하는 동시에, LanceDB를 사용하여 빠른 시맨틱 조회를 수행합니다.
대상 사용자
AI 에이전트에 지속적이고 개인화된 장기 기억과 복잡한 멀티 세션 프로젝트 컨텍스트를 처리할 수 있는 능력을 부여하고자 하는 OpenClaw 에이전트 프레임워크 사용자(개발자).
주요 특징
- 자동 메모리 관리: 수동 입력 없이 핵심 사실을 자동 캡처 및 추출합니다.
- 고급 검색: 고정밀도를 위한 하이브리드 벡터 + BM25 검색 및 cross-encoder 리랭킹.
- 멀티 스코프 격리: 서로 다른 에이전트, 사용자 및 프로젝트에 대해 별도의 메모리 경계를 유지합니다.
- 유연한 프로바이더 지원: OpenAI, Jina, Gemini, Ollama 및 기타 OpenAI 호환 API와 함께 작동합니다.
- 프로덕션 툴킷: 메모리 데이터베이스를 내보내기, 가져오기, 업그레이드 및 재임베딩하기 위한 CLI를 포함합니다.