MaxFreedomPollard/Compartment

해결하는 문제

Compartment는 개인 컴퓨터에서 실행되는 AI 에이전트를 위한 안전하고 완전히 오프라인인 메모리 저장소를 제공합니다. 에이전트가 학습한 모든 것(결정, 선호도, 사실)이 클라우드로 데이터를 보내거나 API 키를 요구하거나 원격 측정에 노출되지 않고 세션 간에 유지되도록 보장합니다.

작동 방식

이 도구는 호스트 머신에 단일 암호화된 볼트 파일을 생성합니다. 에이전트는 메모리를 소스, 날짜, 선택적 만료와 함께 짧은 주장(200자 이하)으로 작성합니다. 내장된 384차원 int8 ONNX 모델이 각 주장에 대한 벡터를 생성하고, 이러한 벡터와 키워드 인덱스는 RAM에 유지되어 빠른 하이브리드 검색(약 12ms)을 제공합니다. 볼트는 원시 텍스트와 벡터를 모두 암호화하며 사용자 암호로만 잠금 해제됩니다. 가벼운 GUI/앱은 볼트 상태, 연결된 에이전트, 최근 메모리를 표시하고, 로컬 전용 대시보드는 성장, 태그, 관계를 시각화합니다.

대상 사용자

로컬 LLM이나 AI 에이전트(예: Claude Code, Hermes, OpenClaw, Cursor)를 실행하고 네트워크 의존성이나 외부 서비스 없이 에이전트가 실행 간에 지식을 유지하려는 개발자와 고급 사용자. 또한 개인 또는 운영 사실의 암호화된 오프라인 저장소가 필요한 개인정보 보호 중심 사용자에게 적합합니다.

주요 기능

• 종단 간 오프라인 보장: 네트워크 없음, API 키 없음, 원격 측정 없음.
• 암호 보호 기능이 있는 암호화된 단일 파일 볼트; 벡터도 암호화됩니다.
• 관련성 점수와 함께 약 12ms의 하이브리드 벡터-키워드 검색.
• 메모리의 자동 만료, 의견 교체, 중요도 가중치.
• 인기 에이전트(Claude, Hermes, OpenClaw)용 통합 후크 및 VS Code, Cursor, LM Studio 등용 원클릭 설치.
• 브라우징, 태깅, 관계 그래프를 위한 시각적 대시보드(로컬 전용).
• 번들된 임베딩 모델은 약 70MB 프로세스에서 실행; 인덱싱에 LLM 불필요.