Dataojitori/nocturne_memory

해결하는 문제

Nocturne Memory는 AI 에이전트가 다양한 세션과 다양한 LLM 제공업체 간에 일관된 정체성, 성격, 기록을 유지할 수 있도록 해주는 장기 기억 서버를 제공합니다. 예를 들어 Claude에서 GPT로 모델을 전환할 때 발생하는 '기억 상실' 문제를 해결하며, 거대한 컨텍스트 창을 로드할 때 발생하는 토큰 부담을 줄이기 위해 핵심 설정만 로드하고 나머지 기억은 필요 시에만 요청하여 가져옵니다.

작동 방식

Model Context Protocol (MCP) 기반으로 구축된 이 시스템은 LLM과 별도의 독립된 기억 계층으로 작동합니다. 정보 저장에는 벡터 기반 RAG가 아니라 URI 기반 그래프 라우팅 시스템(예: core://identity)을 사용합니다. 이를 통해 AI는 MCP 도구 세트를 활용해 자율적으로 자신의 기억을 생성, 업데이트, 삭제할 수 있습니다. 시각적 대시보드를 통해 인간 소유자는 변경 사항을 감사하고, 버전을 되돌리며, 기억 트리를 관리할 수 있습니다. 로컬 SQLite/PostgreSQL 저장소와 SSE/HTTP를 통한 원격 배포 모두를 지원합니다.

대상 사용자

단일 AI 플랫폼이나 제공업체에 종속되지 않고 지속적인 성격과 장기적인 기록을 가진 '자주적 AI 에이전트'를 구축하고자 하는 사용자, 그리고 Cursor, Claude Desktop, Windsurf와 같은 MCP 호환 클라이언트를 사용하는 개발자들입니다.

주요 특징

• LLM 독립성: 기억은 별도의 서버에 저장되어 동일한 '성격'이 다양한 모델 간에 이동 가능합니다.
• URI 기반 그래프 라우팅: 벡터 임베딩이 아닌 구조화된 경로를 사용하여 의미 분해를 방지하고 정밀한 검색을 가능하게 합니다.
• 자기 진화형 기억: AI 에이전트가 자율적으로 자신의 기억(CRUD 작업)을 관리할 수 있으며, 대시보드를 통해 인간의 감시가 가능합니다.
• 조건 기반 트리거: 기억은 특정 공개 조건에 연결되어 있어, 무작위 유사성 대신 맥락에 따라 정보를 회상합니다.
• 정체성 부팅 프로토콜: system://boot 메커니즘을 통해 새로운 세션마다 AI가 자동으로 핵심 정체성과 미션을 로드합니다.