caura-ai/caura

Caura (formerly MemClaw) — governed shared memory for AI agent fleets. Multi-agent, multi-tenant, MCP-native. Trust tiers, keystone policies, audit trails, knowledge graph, self-improving retrieval. Apache 2.0.

해결하는 문제

Caura는 AI 에이전트 플릿을 위한 관리형 공유 메모리 레이어를 제공합니다. 에이전트가 학습한 정보를 다른 에이전트, 팀, 공급업체 간에 저장하고 검색할 수 있게 하여 같은 실수를 반복하지 않도록 방지하며, 특정 메모리에 액세스할 수 있는 사용자를 엄격하게 통제합니다.

작동 방식

에이전트는 Caura에 일반 텍스트를 쓰면, 시스템은 단일 패스 LLM 프로세스를 사용하여 메모리 유형을 분류하고 요약을 생성하며 엔티티를 추출하여 정보를 강화합니다. 관련 정보를 검색하기 위해 의미적 유사성(pgvector), 전체 텍스트 키워드 매칭, 지식 그래프를 결합한 하이브리드 검색 방식을 사용합니다. 또한 모순된 메모리를 자동으로 무효화하는 모순 감지 메커니즘을 포함합니다.

대상 사용자

공유 지식, 멀티테넌트 분리, 감사 가능한 메모리 거버넌스를 프로덕션 환경에서 요구하는 멀티에이전트 시스템 또는 '에이전트 플릿'을 구축하는 개발자.

주요 기능

플릿 거버넌스: 테넌트 분리, 가시성 범위(에이전트, 팀 또는 조직), 에이전트 신뢰 계층을 구현하여 메모리 액세스를 제어합니다.
결정화: 중복되는 메모리를 자동으로 정식 사실로 통합하여 중복성을 줄입니다.
결과 기반 학습: 성공적인 행동을 강화하고 에이전트 실패에 기반한 예방 규칙을 생성합니다.
MCP 네이티브: Model Context Protocol에 대한 내장 지원으로 Claude Desktop 및 Cursor와 같은 클라이언트와 쉽게 통합할 수 있습니다.
지식 그래프: 사람, 조직, 개념을 자동으로 라이브 그래프로 추출하여 검색을 향상시킵니다.