pax-beehive/paxm

해결하는 문제

PAXM은 사용자가 프로젝트 컨텍스트, 아키텍처 결정 및 운영 제약 사항을 서로 다른 AI 코딩 에이전트에게 반복해서 설명해야 하는 번거로움을 방지하는 메모리 어댑터입니다. PAXM은 한 에이전트(예: Codex)가 캡처한 결정 사항을 다른 에이전트(예: Claude Code)가 호출할 수 있도록 통합 메모리 레이어를 생성하여, 세션과 다양한 도구 전반에 걸쳐 프로젝트 컨텍스트가 유지되도록 합니다.

작동 방식

PAXM은 AI 에이전트와 다양한 메모리 제공자 사이의 중간 레이어 역할을 합니다. 두 가지 주요 상호작용 경로를 제공합니다:

• Active Recall (능동적 회상): 사용자는 CLI, MCP (Model Context Protocol) 서버 또는 특정 에이전트 스킬을 사용하여 메모리를 명시적으로 저장하거나 검색할 수 있습니다.
• Passive Memory (수동적 메모리): 라이프사이클 훅을 사용하여 에이전트가 응답하기 전에 관련 컨텍스트를 자동으로 호출하고, 응답이 완료된 후 대화 턴을 캡처합니다.

코딩 세션이 느려지는 것을 방지하기 위해, 수동 쓰기는 로컬 지속성 큐에 커밋된 후 백그라운드에서 메모리 제공자에게 전달됩니다.

대상 사용자

단일 에이전트의 내부 기록에 종속되지 않는 지속적이고 공유 가능한 프로젝트 메모리를 원하는, 여러 AI 코딩 에이전트(Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode 등)를 사용하는 개발자.

주요 특징

• 에이전트 간 호환성: Codex, Claude Code, OpenCode, Pi, Cursor, TRAE, Kimi Code, ZCode, Cline을 포함한 광범위한 에이전트에서 작동합니다.
• 교체 가능한 제공자: 로컬 SQLite (설정 불필요, API 키 불필요), Zep, Mem0, MemOS, OpenViking 및 커스텀 JSON-RPC 제공자를 지원합니다.
• 논블로킹 통합: 수동 메모리 캡처는 백그라운드에서 수행되어 에이전트의 응답 시간을 방해하지 않습니다.
• MCP 서버 지원: 로컬 stdio MCP 서버로 실행되어 모든 MCP 호환 클라이언트에 메모리 도구를 제공할 수 있습니다.
• 로컬 우선 옵션: 외부 LLM이나 임베딩 서비스 없이도 FTS5 및 BM25 검색을 사용하는 내장 SQLite 제공자가 포함되어 있습니다.