mnemosyne-oss/mnemosyne

무엇인가요

Mnemosyne은 오픈소스 AI 에이전트를 위한 기억 시스템입니다. 일반적으로 AI 어시스턴트는 대화 간에 모든 것을 잊어버립니다. Mnemosyne은 세션 간에도 지속되는 기억을 제공하여 어시스턴트가 사용자의 선호사항, 과거 결정 사항, 프로젝트 맥락을 기억할 수 있게 합니다.

이는 로컬 우선(local-first)입니다: 모든 데이터는 컴퓨터에 있는 하나의 SQLite 데이터베이스 파일에 저장됩니다. 클라우드 서비스, 외부 데이터베이스 서버, 트래킹 데이터 없이 작동합니다. 단일 pip install로 설치 가능하며, Claude Code, Cursor, Codex, OpenWebUI, 그리고 MCP 프로토콜을 지원하는 모든 도구와 호환됩니다.

해결하는 문제

AI 에이전트는 기본적으로 상태가 없는 상태입니다. 새로운 대화는 항상 초기 상태에서 시작됩니다. Mnemosyne은 세 가지 계층(이를 BEAM(Bilevel Episodic-Associative Memory)이라 부릅니다)으로 구성된 구조화된 기억을 제공함으로써 이 문제를 해결합니다.

1. 작업 기억(Working memory) — 최신의 핫한 맥락으로, 모든 AI 호출 전 자동으로 삽입되며, 시간 기반으로 오래된 항목은 자동으로 제거됩니다.
2. 에피소드 기억(Episodic memory) — 장기 저장소입니다. 사실을 저장하면 의미의 수치적 표현으로 변환되어 저장되며, 의미 유사성과 키워드 매칭의 하이브리드 방식으로 검색됩니다.
3. TripleStore — 시간적 지식 그래프로, 관계(예: "Maya가 auth-migration에 할당됨")와 유효 기간을 기록하여, "2월 기준 X를 담당했던 사람은 누구인가?"와 같은 질문에 답할 수 있습니다.

작동 방식

• 저장소: sqlite-vec 확장 기능을 사용한 SQLite 파일 하나에 모든 데이터를 저장하며, 벡터 검색은 sqlite-vec, 전체 텍스트 검색은 FTS5를 사용합니다. 별도의 벡터 데이터베이스, ANN 인덱스, 추가 인프라 없이 작동합니다.
• 하이브리드 점수: 검색 결과는 50% 의미 유사성 + 30% 키워드 매칭 + 20% 중요도 점수로 순위 매겨지며, 모두 SQLite 내부에서 계산됩니다.
• 압축: 임베딩(384차원 부동소수점 벡터)은 각각 48바이트로 이진화되어 32배 축소됩니다. 수백만 개 항목이 있어도 메모리 크기는 작게 유지됩니다. README에 따르면 저장 용량은 비선형적으로 증가하며, 20,000개 메시지 기준 7.2MB에 불과합니다.
• 인터페이스: Python SDK(remember() / recall()), CLI(mnemosyne store, mnemosyne recall, mnemosyne export), 그리고 내장된 MCP 서버를 통해 MCP 호환 클라이언트라면 누구나 사용 가능합니다.

개인정보 보호 및 보안

• 기본적으로 로컬 우선 — 데이터는 명시적으로 동기화를 활성화하지 않는 한 컴퓨터를 벗어나지 않습니다.
• 트래킹 없음 — 트래킹도, 분석도 없습니다.
• 선택적 동기화 — 클라이언트 측 암호화(AES-128-CBC 또는 XSalsa20-Poly1305)를 통해 장치 간 동기화 가능. 동기화 서버는 메모리 내용 자체를 보지 않고, 타임스탬프와 이벤트 ID 같은 메타데이터만 확인합니다.

사용법

from mnemosyne import remember, recall

# 사실 저장
remember("사용자는 다크 모드 인터페이스를 선호함", importance=0.9)

# 나중에 검색
results = recall("인터페이스 선호사항", top_k=3)

또는 CLI를 통해:

mnemosyne store "사용자는 다크 모드를 좋아함"
mnemosyne recall "선호사항"

성능

README는 LongMemEval과 BEAM(둘 다 학술적 기억 벤치마크)에서의 벤치마크 결과를 보고합니다. 주목할 만한 주장은, 코퍼스 크기가 10만에서 1천만 메시지로 증가해도 검색 재현율이 일정하게 유지되며(Recall@10 20%), 코퍼스에 정보가 없을 경우 생성된 답변을 피하고 응답을 회피하는 것(100% 회피 정확도)입니다. README는 절대적인 재현율 수치가 낮다는 점을 명확히 언급하며, 의미 있는 결과는 수치의 수준이 아니라 수준의 안정성(평탄함)임을 강조합니다.

결론

Mnemosyne은 실용적이고 자가 포함된 AI 에이전트용 기억 계층입니다: 단일 pip install, 단일 SQLite 파일, 클라우드 의존 없이, MCP를 통해 기존 AI 도구와 넓은 호환성을 제공합니다. 제3자에게 데이터를 전송하지 않고도 AI 어시스턴트가 실제로 기억을 유지하고자 하는 개발자들을 위한 도구입니다.