dezgit2025/auto-memory

해결하는 문제

AI 코드 에이전트는 컨텍스트 창이 가득 차거나 압축되거나, 새로운 세션이 시작될 때 "컨텍스트 부패" 또는 "망각" 현상을 겪는 경우가 많습니다. 이로 인해 프로젝트 세부 사항과 파일을 다시 설명하는 데 많은 시간이 낭비됩니다. auto-memory는 광범위한 검색이나 수동적인 재정렬에 수천 토큰을 소모하지 않고도 이전 세션에서 특정 사실, 파일, 요약을 에이전트가 기억할 수 있도록 해줍니다.

작동 방식

에이전트의 메모리에 대한 읽기 전용 "페이지 폴트 핸들러"로 작동합니다. 활성 컨텍스트 창(RAM)에 모든 것을 유지하는 대신, CLI 도구를 사용하여 지속적 저장소(Disk)에서 특정 데이터를 가져옵니다.

• GitHub Copilot CLI용: 로컬 SQLite 데이터베이스(session-store.db)에서 직접 읽기
• Claude Code용: JSONL 세션 로그를 읽고 구조화된 검색을 위한 FTS5 인덱스를 생성
• 기타 백엔드: 파일 기반 제공자를 통해 VS Code, JetBrains, Neovim에서의 세션도 재인식 가능

에이전트는 작업을 수행하기 전에 최근 파일과 세션 요약에 대해 정리할 수 있도록 지침 파일을 통해 session-recall 명령어를 먼저 실행하도록 지시됩니다.

대상 사용자

AI 코드 에이전트(특히 GitHub Copilot CLI, Claude Code, IDE 통합 에이전트)를 사용하면서 "컨텍스트 감소의 악순환"을 피하고 AI 어시스턴트 재정렬에 소요되는 시간을 줄이고자 하는 개발자들

주요 특징

• 제로 종속성: Python 표준 라이브러리만 사용하여 구현됨
• 읽기 전용: 기반 세션 데이터베이스나 로그에 절대 쓰지 않아 안전성 보장
• 토큰 효율적: 수천 토큰을 소모하는 수동 grep/find 작업과 달리 약 50 토큰으로 특정 컨텍스트 재인식 가능
• 다중 백엔드 지원: Copilot CLI, Claude Code, 다양한 IDE와 호환
• 에이전트 기반 설치: AI 에이전트가 자율적으로 도구를 설치하고 설정할 수 있도록 설계된 프로토콜 포함