lovstudio/Ataru
High-performance AI memory retrieval for local agent history — a Rust search core (SDK / API / JSON CLI) plus a desktop GUI. Tantivy + Jieba keyword search, optional semantic recall, stable Turn/Run/Session/Project IDs.
해결하는 문제
Ataru는 AI 대화를 위한 고성능 로컬 메모리 검색 시스템을 제공합니다. Claude나 Codex와 같은 다양한 AI 에이전트에서 생성된 분산된 로컬 세션 파일들 사이에서, 문제 해결 절차, 중요한 명령어, 아키텍처 결정과 같은 귀중한 정보가 사라지는 문제를 해결합니다. 수동 검색 없이 특정 컨텍스트를 다시 찾는 것은 매우 어렵습니다.
작동 방식
Ataru는 로컬 AI 세션 트랜스크립트의 통합적이고 검색 가능한 인덱스를 생성합니다. Rust와 Tauri로 구축된 모듈식 아키텍처를 사용하며, Tantivy와 Jieba를 활용해 풀텍스트 키워드 검색을 수행하고, 선택적으로 SQLite 기반 벡터 스토어를 통해 의미적 검색을 지원합니다. 시스템은 다양한 세션 형식을 일관된 계층 구조(프로젝트, 세션, 실행, 턴)로 정규화합니다. 로컬 우선 서비스로서 데스크톱 GUI, JSON CLI, 또는 "에이전트 기술"을 통해 다른 AI 에이전트가 프로그래밍 방식으로 과거 컨텍스트를 검색하고 가져올 수 있습니다.
대상 사용자
다수의 AI 에이전트를 활용해 코딩 및 프로젝트 관리를 수행하며, 로컬 대화 로그에서 특정한 과거 컨텍스트나 결정을 신뢰할 수 있게 복원할 필요가 있는 개발자 및 고급 사용자에게 적합합니다.
주요 특징
- 통합 인덱싱: Claude CLI, App, Web, Codex 등 다양한 소스의 세션 형식을 정규화합니다.
- 하이브리드 검색: 기본적으로 오프라인 키워드 검색을 제공하며, RRF 융합을 사용한 선택적 의미적 재검색 기능을 지원합니다.
- 세밀한 검색: 턴, 실행, 세션, 프로젝트 단위로 세부 수준을 전환하여 정확한 정보를 찾을 수 있습니다.
- 에이전트 호환: 안정적인 API와 전용 "스킬"을 제공하여 AI 에이전트가 자율적으로 자신의 이력을 검색할 수 있도록 합니다.
- 로컬 우선 개인정보 보호: 기본적으로 오프라인으로 작동하며, 원본 트랜스크립트는 읽기 전용이며, 원격 임베딩 제공자를 명시적으로 구성하지 않는 한 클라우드에 업로드되지 않습니다.
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