NevaMind-AI/memU

memU란?

memU(발음: mem-you)는 경량 에이전트 기반 개인 메모리 시스템입니다. 이를 통해 공유 및 검색 가능한 자신의 LLM 생성 지식 위키를 다음에 걸쳐 유지할 수 있습니다:

memU의 핵심은 약 500줄의 Python으로만 구성되어 있어, 메모리 로직을 쉽게 읽고, 감사하고, 확장할 수 있습니다.

유용한 컨텍스트를 다시 잃지 마세요 – memU는 각 에이전트 상호작용의 유용한 부분을 자동으로 캡처하여 재사용 가능한 Markdown "스킬"로 저장합니다.
크로스 에이전트 재사용 – 한 에이전트(예: Claude Code)로 작업하면서 학습한 스킬을 추가 작업 없이 다른 에이전트(예: Cursor)에서 검색할 수 있습니다.
셀프 호스팅 옵션 – 모든 것을 자신의 머신에서 비공개로 유지하거나 호스팅된 memU Cloud 서비스를 사용할 수 있습니다.
메모리 계층에서 LLM 오버헤드 없음 – memU는 사용자(또는 에이전트)가 생성한 Markdown만 저장, 임베딩, 검색합니다. 자체 LLM 호출은 하지 않습니다.

호스트 어댑터 – 작은 바이너리(예: memu-codex, memu-claude-code)가 주어진 에이전트가 세션 로그를 어디에 작성하는지, 에이전트가 읽는 지시 파일이 무엇인지 알고 있습니다.
메모라이즈 – 예약된 백그라운드 작업이 새 세션 로그를 읽고, 자체 포함 작업으로 분할한 후 에이전트에 전달합니다.
스킬 추출 – 에이전트가 새 스킬을 생성할지, 기존 스킬을 패치할지, 아무것도 하지 않을지 결정합니다. 결과는 재사용 가능한 워크플로우를 설명하는 깔끔한 Markdown 파일입니다.
커밋 – memU는 스킬 파일을 공유 저장소에 다시 쓰고, 스킬 이름/설명을 임베딩하고, 인덱싱합니다.
검색 – 에이전트가 새 쿼리에 응답하기 전에 memU는 retrieve 호출을 주입하여 벡터 유사성을 기반으로 가장 관련성 높은 스킬을 반환합니다.

모든 임베딩 및 벡터 검색 작업은 구성 가능한 백엔드(인메모리, SQLite 또는 pgvector를 사용한 Postgres)에서 처리됩니다. LLM이 관여하는 유일한 부분은 스킬 마크다운을 작성하는 에이전트입니다.

# CLI 설치(코어 라이브러리 및 모든 호스트 어댑터 포함)
pip install memu-cli          # Python 패키지
# 또는 npm/uv 단축 명령 사용
npx memu-cli --help
uvx --from memu-cli memu

API 키 받기 – memU Cloud 사이트 https://memu.so에서 (또는 셀프 호스트 모드용 자체 임베딩 제공자 설정).
에이전트에 한 줄 메시지 보내기 (ChatGPT, Claude Code 등):
```
Read https://memu.pro/SKILL.md, follow its instructions to install and configure memU, API Key is memu_•••••••••
```
스킬 파일은 호스트 감지, 적절한 바이너리 설치, ~/.memu/config.env 구성 및 브리징 작업 일정 잡기를 에이전트가 수행하도록 안내합니다.
<binary> doctor로 확인 – 해결된 구성과 성공적인 검색 테스트를 보고합니다.

자동 검색 – 설치되면 호스트 어댑터가 모든 에이전트 응답 전에 retrieve 단계를 주입하므로 추가 명령 없이 관련 스킬을 얻을 수 있습니다.

수동 검색 – 스킬을 직접 요청할 수 있습니다:

memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
# 에이전트와 일치하는 바이너리로 교체하세요

개발자 통합 – 자신의 애플리케이션에서 memu memorize를 사용하여 임의의 대화 로그를 memU 호환 스킬 마크다운으로 변환하세요. 필요한 JSONL 형식은 docs/developer.md를 참조하세요.

OS	에이전트	메모라이즈	검색
macOS	ChatGPT (Work mode), Claude Code, Cursor, OpenClaw, Hermes, WorkBuddy	✅	✅
Windows	macOS와 동일 (모델별 주의 사항 몇 가지 포함)	✅	✅
Linux	Codex (VS Code), Claude Code, OpenClaw	✅/❌	✅

지원되는 어댑터는 다음과 같습니다:

새 호스트를 추가하려면 TranscriptSource(로그가 있는 위치)와 작은 CLI 래퍼만 구현하면 됩니다 – 핵심 파이프라인은 공유됩니다.

모든 설정은 환경 변수에서 읽히며, ~/.memu/config.env로 폴백합니다:

<binary> doctor를 실행하여 해결된 구성을 확인하고 검색을 테스트하세요.

Apache-2.0(허용적, 상업적 사용에 적합).

memU는 LLM 세션에서 자동으로 학습하고 지원되는 모든 AI 코딩 어시스턴트에서 즉시 사용할 수 있는 지식을 제공하는 개인적이고 에이전트에 구애받지 않는 위키를, 작고 검사 가능한 코드베이스로 제공합니다.