EverMind-AI/EverOS

EverMind‑AI / EverOS – 빠른 개요

정의 – EverOS는 AI 에이전트에게 일반 Markdown 파일로 존재하는 로컬 우선의 영구적인 메모리를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 파일을 감시하여 경량 SQLite 데이터베이스와 LanceDB 벡터 인덱스에 동기화하며, 메모리를 추가, 플러시 및 검색할 수 있는 간단한 HTTP API를 제공합니다.

중요성 – 대부분의 에이전트 메모리 도구는 상태를 불투명한 데이터베이스나 원격 서비스에 저장하므로 버전 관리, 편집 또는 백업이 어렵습니다. EverOS는 *진실의 원천(source of truth)*을 사람이 읽을 수 있는 .md 파일로 유지합니다. 이를 통해 Git 커밋이나 수동 편집이 가능하면서도 빠른 키워드 또는 벡터 검색을 지원합니다.

핵심 구성 요소

• Markdown 저장소 – 모든 대화, 파일 또는 "에피소드"는 ~/.everos 아래에 읽기 가능한 Markdown 문서로 영구 저장됩니다.
• SQLite – 메타데이터 및 빠른 조회를 위한 경량 관계형 저장소.
• LanceDB – 임베딩 기반(하이브리드) 검색을 위한 선택적 벡터 인덱스.
• HTTP 서버 – /api/v2/memory/* 엔드포인트를 통해 모든 앱에서 메시지 추가, 세션 플러시, 메모리 쿼리가 가능합니다.

시작하기

1. pip install everos (또는 uv pip install everos)로 설치합니다.
2. everos init을 실행하고 생성된 everos.toml에 OpenRouter API 키를 입력합니다.
3. 서버를 시작합니다: everos server start.
4. 데모(everos demo) 또는 curl 호출을 사용하여 대화를 추가하고 플러시한 뒤 검색해 봅니다.

기능별 티어

티어	제공 기능
Tier 1 (LLM 전용)	Markdown 영구 저장, 캐스케이드 인덱싱, 키워드 검색.
[embedding] 추가	벡터 기반 하이브리드 검색, 메모리 리플렉션, 스킬 추출.
[rerank] 추가	에이전트 검색, 지식 위키 기능.
[multimodal] 추가	이미지, PDF, 오디오, Office 문서 수집 ( everalgo-parser 및 LibreOffice 필요).

사용 사례 – README에는 EverOS를 스마트 글래스 에이전트, 코딩 어시스턴트, 멀티 에이전트 오케스트레이션 플랫폼, 메모리 인식 게임 및 개인 건강 보조 도구에 연결한 수십 개의 커뮤니티 프로젝트가 나열되어 있습니다. 이 모든 프로젝트는 동일한 영구적이고 편집 가능한 메모리 계층을 기반으로 합니다.

기여 방법 – 클론 후 uv sync를 실행하고 데모를 시도한 다음 make test를 실행하세요. 저장소는 일반적인 Python 패키징 워크플로우를 따릅니다.

결론 – EverOS는 LLM 기반 에이전트에게 무거운 서비스 없이 로컬에서 작동하는 영구적이고 버전 관리가 가능한 메모리를 제공하는 진정한 오픈 소스 도구입니다. AI 에이전트 / RAG 생태계에 완벽하게 부합합니다.