MemMachine/MemMachine

Universal memory layer for AI Agents. It provides scalable, extensible, and interoperable memory storage and retrieval to streamline AI agent state management for next-generation autonomous systems.

What it solves

MemMachine은 AI 에이전트에 지속적인 장기 메모리 레이어를 제공하여 무상태 상태가 되는 것을 방지합니다. 에이전트는 사용자 선호도, 과거 대화, 특정 사실을 서로 다른 세션, 재시작, 그리고 기본 LLM이 교체될 때에도 기억할 수 있습니다.

How it works

MemMachine은 외부 메모리 시스템으로 작동하며, 에이전트는 RESTful API, Python/TypeScript SDK 또는 Model Context Protocol(MCP) 서버를 통해 상호작용합니다. 메모리는 다음 세 가지 유형으로 구분됩니다:

Working Memory: 현재 세션의 단기 컨텍스트.
Episodic Memory: 그래프 데이터베이스(Neo4j)에 저장되는 장기 대화 컨텍스트.
Profile Memory: SQL에 저장되는 장기 사용자 사실 및 선호도.

Who it’s for

AI 에이전트, 자동화 워크플로, 개인화 어시스턴트를 구축하는 개발자.
인지 모델 및 에이전트 아키텍처를 탐구하는 연구자.
LLM 애플리케이션에서 세션 간 영속성이 필요한 팀.

Highlights

Multi-tier Memory: 단기, 에피소드(그래프 기반), 프로파일(SQL 기반) 메모리를 별도 시스템으로 제공.
Broad Integration: LangChain, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, n8n과 호환.
LLM Agnostic: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Ollama 등 모든 제공자를 지원.
MCP Support: Model Context Protocol을 네이티브로 지원하여 Claude Desktop 및 Cursor와 같은 도구와 통합 가능.