Fergana-Labs/stash

해결하는 문제

Stash는 AI 에이전트를 위한 지속 가능한 공유 메모리 계층을 제공하여, 서로 다른 세션 간의 컨텍스트 손실을 방지합니다. 에이전트가 세션 트랜스크립트, 연결된 데이터 소스, 엔티티 및 개념의 정교한 위키를 포함한 통합 지식 기반에 접근할 수 있게 함으로써, 중복 작업과 정보 손실 문제를 해결합니다.

작동 방식

Stash는 세션 트랜스크립트, 파일, 연결된 소스(예: GitHub, Slack, Notion)의 데이터를 자동으로 스트리밍하고 인덱싱하는 '에이전트 네이티브 드라이브'를 생성합니다. 에이전트는 CLI, 약 70개의 도구를 갖춘 MCP 서버, REST API, 가상 파일 시스템 셸을 통해 이 데이터와 상호작용합니다.

주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 메모리 큐레이터: 새로운 세션과 파일을 연결된 개념과 엔티티의 위키로 정리하는 스케줄된 에이전트입니다.
• 스킬: 문서와 파일을 포함하는 공유 폴더로, 에이전트 환경에 설치할 수 있습니다.
• 연결된 소스: Google 드라이브, Gmail, Jira와 같은 도구와의 통합을 통해 외부 데이터를 에이전트가 검색 가능하게 합니다.
• 에이전트 통합: Claude Code, Cursor, Gemini CLI와 같은 코드 에이전트를 위한 네이티브 훅을 제공하여 세션을 기록하고 컨텍스트를 읽을 수 있게 합니다.

대상 사용자

AI 코드 에이전트를 사용하고 프로젝트용 지속 가능한 '두 번째 뇌'가 필요한 엔지니어링 팀과 개인을 위한 것입니다. 실시간 문서, 연구 지식 기반, 운영 플레이북을 포함합니다.

주요 특징

• 통합된 데이터 접근: GitHub, 드라이브, Gmail, Slack, Notion, Linear, Jira 등에 연결 가능.
• 지속적인 컨텍스트: 세션 트랜스크립트를 자동으로 기록하여 에이전트 실행 간 중복 작업을 방지.
• 에이전트 네이티브 드라이브: 인간과 에이전트가 실시간으로 Markdown, HTML, PDF를 읽고 쓸 수 있는 공유 공간.
• MCP 서버 지원: 에이전트가 지식 기반을 질의하고 관리할 수 있는 다양한 도구 제공.
• 자체 호스팅 가능: Docker Compose를 통해 사내 환경에 배포 가능.
• 유연한 LLM 구성: Anthropic, OpenAI, OpenRouter 등 다양한 제공자와 로컬 임베딩 모델을 지원.