Dataojitori/nocturne_memory

What it solves

Nocturne Memory는 특정 LLM 제공자에 종속되지 않는 AI 에이전트를 위한 장기 메모리 서버를 제공합니다. 이를 통해 AI의 메모리가 단일 플랫폼(예: ChatGPT 또는 Claude)에 고정되어 모델을 전환할 때 정체성과 이력이 사라지는 “메모리 락인” 문제를 해결합니다. 또한 의미를 파괴하고 1인칭, 자체 진화 메모리 구조가 부족한 전통적인 Vector RAG 시스템의 한계도 극복합니다.

How it works

이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)을 기반으로 한 서버를 구현하여 Cursor, Claude Desktop, Windsurf 등 호환 가능한 AI 클라이언트가 자신의 메모리를 읽고 쓸 수 있게 합니다. 단순 벡터 검색 대신 core://identity와 같은 URI 기반 그래프 라우팅 시스템을 사용해 메모리를 계층적이면서도 상호 연결된 네트워크로 조직합니다.

핵심 메커니즘은 다음과 같습니다:

• Sovereign Memory: AI가 무엇을 기억하고, 어떻게 분류하며, 언제 회상할지를 스스로 결정합니다. 자동 백그라운드 요약에 의존하지 않습니다.
• URI Graph Routing: 메모리는 노드와 엣지로 구성된 그래프로 저장되어 원래의 계층 구조와 인과 관계를 유지합니다.
• keluarga Glossary: 키워드가 자동으로 서로 다른 메모리 노드 간에 하이퍼링크되어 촘촘한 연관 웹을 형성합니다.
• System Boot: 구성 가능한 "Boot URIs" 목록을 통해 AI가 새 세션을 시작할 때마다 핵심 정체성과 미션을 자동으로 로드합니다.
• Human Oversight: React 기반 대시보드를 통해 인간 사용자가 시각적 diff 인터페이스로 AI가 만든 메모리를 탐색, 편집, 감사 및 롤백할 수 있습니다.

Who it’s for

다양한 LLM 및 클라이언트 간에 이동 가능한 지속적이고 주권적인 AI 퍼소나를 만들고자 하는 사용자와, 단순 문서 검색을 넘어서는 복잡하고 구조화된 장기 메모리가 필요한 에이전트 개발자를 위한 솔루션입니다.

Highlights

• LLM Agnostic: Claude, GPT, Gemini 등 모든 엔진에서 사용할 수 있는 단일 메모리 스토어.
• Self-Evolving: AI가 자신의 메모리에 대해 CRUD 작업을 수행하고 완전한 버전 관리를 제공합니다.
• Conditional Triggers: 메모리는 무작위 코사인 유사도가 아니라 인간이 읽을 수 있는 공개 조건에 따라 삽입됩니다.
• Visual Management: 메모리 탐색 및 감사를 위한 완전한 대시보드 포함.
• Namespace Isolation: 하나의 데이터베이스에서 여러 독립 AI 퍼소나를 호스팅할 수 있습니다.
• Enterprise Ready: 로컬 사용을 위한 SQLite와 Docker를 통한 클라우드 배포용 PostgreSQL을 지원합니다.