moorcheh-ai/memanto

해결하는 문제

Memanto는 AI 에이전트 군단의 장기 기억을 관리하기 위해 설계된 "메모리 에이전트"입니다. 표준 벡터 저장소는 단순히 데이터를 영속화하지만, Memanto는 이를 능동적으로 큐레이션합니다. 모순 해결, 중복 병합, 노후화된 정보 만료 처리를 통해 장기 에이전트 메모리에 일반적으로 쌓이는 "노이즈"를 방지합니다.

작동 방식

Memanto는 단순한 API나 라이브러리로 작동하는 대신, 상호작용 스트림을 관찰하는 동반 에이전트로 실행되며 6가지 핵심 동작을 수행합니다.

• 추출 (Extraction): 일시적인 채팅 로그에서 영속적인 지식(결정, 선호도, 사실)을 추출합니다.
• 통합 (Consolidation): 파편화된 정보와 중복 항목을 표준화된 자산으로 병합합니다.
• 조정 (Reconciliation): 모순이 발생할 경우 새로운 정보로 이전 지식을 대체합니다.
• 망각 (Forgetting): 사용자 정의 규칙에 따라 만료 정책을 실행하여 노후화된 데이터를 제거합니다.
• 브리핑 (Briefing): 에이전트가 행동하기 전에 최소한의 관련 메모리 조각을 제공합니다.
• 이식성 (Portability): Open Knowledge Format (OKF)을 사용하여 메모리를 이식 가능하고 사람이 읽을 수 있는 Markdown 파일로 저장합니다.

대상 사용자

다양한 프레임워크(예: Claude Code, Cursor, Windsurf)에서 AI 에이전트 군단을 구축하며, 특정 벤더의 독점 저장소에 종속되지 않는 공유 및 관리형 메모리 자산이 필요한 개발자.

주요 특징

• 벤더 중립적 (Vendor Agnostic): 단일 명령어를 통해 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등 다양한 도구에 연결합니다.
• 정책 기반 만료 (Policy-Based Expiry): 사용자가 보존 테이블과 특정 규칙을 설정하여 메모리를 고정하거나 만료시킬 수 있습니다.
• 완전 로컬 옵션 (Fully Local Option): Docker와 Ollama를 통해 외부 호출 없이 온프레미스에서 완전히 실행할 수 있습니다.
• 타입 지정 메모리 (Typed Memory): 메모리를 13가지 유형(예: decision, preference, goal)으로 분류하여 정밀한 필터링을 지원합니다.
• 오픈 포맷 (Open Format): 메모리가 OKF (Markdown)로 저장되므로 차이점 비교가 가능하며 버전 관리 시스템에 커밋할 수 있습니다.