VictorTaelin/OptMem

해결하는 문제

OptMem은 다양한 세션, 모델 업데이트, 벤더 변경을 넘어서 지속되는 영구적 메모리 시스템을 AI 에이전트에 제공합니다. 시간이 지나도 결정, 통찰, 사용자 선호 사항을 잊지 않도록 합니다.

작동 방식

경량 Python 스크립트와 특정 프롬프트를 사용하여 에이전트와 통합됩니다. 메모리는 추가 전용 로그에 고정 너비 레코드로 저장됩니다. 규모를 관리하기 위해 메모리를 요약의 이진 트리로 구성하여, 에이전트가 "줌" 명령을 통해 고수준 요약에서 특정 원시 메모리까지 탐색할 수 있도록 합니다. 에이전트는 CLI 도구(memo)를 통해 메모리 로드(시작), 새로운 노트 기록, 정규표현식을 통한 검색, "나프" 프로세스를 통한 요약 최적화를 수행합니다.

대상 사용자

다수의 세션에 걸쳐 특정 사실이나 통찰을 기억하고, 고유 데이터베이스에 의존하지 않고 장기 기억이 필요한 AI 에이전트를 개발하는 개발자들입니다.

주요 특징

• 의존성 없음: 외부 라이브러리 없이 단일 Python 3 파일로 작성되었습니다.
• 고성능: 고정 너비 레코드로 인해 수백만 개의 메모에서도 거의 즉시 검색이 가능합니다.
• 트리 기반 탐색: 요약의 이진 트리를 사용하여 에이전트가 과거를 효율적으로 탐색할 수 있도록 합니다.
• 이동 가능한 저장소: 메모 파일은 임의의 디렉터리에 저장 가능하여 Git을 통한 동기화나 버전 관리가 간편합니다.