mnemon-dev/mnemon

Mnemon – AI 에이전트를 위한 지속적이고 LLM 감독형 메모리

무엇인가 – Mnemon은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트에 내구성 있고 검색 가능한 지식 저장소를 제공하는 작고 크로스 플랫폼인 명령줄 도구(단일 네이티브 바이너리)입니다. 저장소는 로컬 ~/.mnemon에 있으며, 4-그래프(시간, 엔티티, 인과, 의미) SQLite 데이터베이스로 구축됩니다.

작동 방식 – 호스트 LLM(Claude, OpenAI 등)은 감독자로 남습니다. 무엇을 기억할지, 사실을 어떻게 연결할지, 언제 잊을지를 결정합니다. Mnemon은 결정론적 작업만 수행합니다 – 저장, 인덱싱, 그래프 순회, 감쇠, 중복 제거, 그리고 임베딩을 사용한 선택적 벡터 검색. LLM은 임베딩되지 않으며, 사용자의 기존 LLM 구독 외에 추가 API 키가 필요하지 않습니다.

주요 기능

• 제로 런타임 마찰 – 한 번 설치(npm, Homebrew 또는 go install을 통해). 지원되는 런타임은 자동으로 LLM이 메모리를 회상하거나 다시 쓰도록 상기시키는 “hooks” 또는 “skills”를 받습니다.
• 멀티 프레임워크 통합 – Claude Code, Codex, Cursor, ZCode, TRAE, Qoder, CodeBuddy, Kimi Code, OpenCode, Hermes Agent, Pi, NanoClaw, Nanobot, DeepSeek Harness 등을 위한 즉시 사용 가능한 설정 명령.
• 4-그래프 아키텍처 – 사실을 네 가지 에지 유형을 가진 노드로 저장하여 단순한 벡터 유사도보다 풍부한 추론을 가능하게 합니다.
• 의도 네이티브 프로토콜 – 세 가지 기본 요소(remember, link, recall)가 LLM의 어휘에 직접 매핑되며 원시 SQL 행이 아닌 구조화된 JSON을 반환합니다.
• 중요도 감쇠 및 부스팅 – 메모리 항목은 접근되지 않으면 희미해지며 자동 가비지 컬렉션이 이루어집니다.
• 프라이버시 안전 영수증 – 원시 내용을 노출하지 않고 감사를 위한 해시된 작업 로그를 내보냅니다.
• 선택적 임베딩 – 임베딩 없이도 작동합니다. 로컬 Ollama 또는 모든 OpenAI 호환 서버를 연결하여 하이브리드 벡터-키워드 검색을 할 수 있습니다.

일반적인 워크플로

1. 설정 – mnemon setup --target <runtime>은 선택한 LLM 도구에 적절한 skill/guide와 수명 주기 hooks를 설치합니다.
2. 프라임 – 세션이 시작될 때 hook이 Mnemon 저장소를 에이전트에 표시합니다.
3. 회상 알림 – LLM이 사용자 프롬프트를 처리하기 전에 Mnemon은 회상 쿼리를 제안할 수 있습니다.
4. 에이전트 작업 – LLM은 검색된 사실이 유용하다고 판단하면 mnemon recall …을 호출합니다.
5. 넛지 – LLM이 완료된 후 Mnemon은 에이전트에게 새로운 통찰을 다시 쓰도록 유도할 수 있습니다(remember).
6. 압축 – 컨텍스트 압축 직전에 Mnemon은 관련 없는 메모리를 정리하도록 돕습니다.

왜 중요한가 – 표준 LLM 에이전트는 실행 간에 컨텍스트를 잃습니다. 긴 대화는 초기 정보를 프롬프트 창 밖으로 밀어냅니다. Mnemon은 사용에 따라 성장하는 지속적이고 그래프가 풍부한 메모리를 제공하여 에이전트가 추가 추론 비용 없이 결정, 사실 및 인과 링크를 수개월 동안 유지할 수 있게 합니다.

시작하기

npm install -g @mnemon-dev/mnemon   # installs the binary
mnemon setup --target claude        # example for Claude Code
mnemon store create work           # optional named store
MNEMON_STORE=work mnemon recall "project deadline"   # query

비전 – 저자들은 Mnemon을 프로토콜에 구애받지 않는 “메모리 게이트웨이”로 발전시켜 모든 그래프 데이터베이스(PostgreSQL, Neo4j 등) 위에 놓을 수 있게 하고, LLM 감독 API를 스토리지 엔진에서 분리하는 것을 목표로 합니다.

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TL;DR – Mnemon은 가볍고 LLM 감독형 로컬 메모리 엔진으로, 많은 기존 AI 코딩 어시스턴트에 플러그인되어 추가 LLM 호출이나 API 키 없이 내구성 있는 그래프 기반 지식 기반을 제공합니다.