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해결하는 문제

Supermemory는 AI 어시스턴트의 '망각' 문제를 해결하기 위해 지속 가능한 메모리와 컨텍스트 계층을 제공합니다. 대화 간 정보를 잃는 것을 방지하여 사용자의 선호사항, 프로젝트 세부 정보, 과거 대화 내용을 기억할 수 있게 하며, 사용자가 반복해서 정보를 전달할 필요가 없습니다.

작동 방식

Supermemory는 대화에서 자동으로 사실을 추출하고, 사용자 프로필을 구축하고 유지하며, 지식 업데이트를 관리하는 엔진으로 작동합니다. RAG(정적 문서 청크 검색)과 메모리(사용자에 대한 진화하는 사실 추적)를 명확히 구분합니다. 시계적 변화를 처리하고 모순을 해결하며, 만료된 정보는 자동으로 잊습니다. 단일 API, AI 도구용 MCP 서버, 또는 다양한 LLM 제공자와 로컬 임베딩을 지원하는 로컬 바이너리로 실행 가능합니다.

대상 사용자

• AI 도구 사용자: Claude Code, Cursor, VS Code와 같은 어시스턴트를 사용하며 세션 간에 지속적인 메모리를 원하는 사용자
• AI 개발자: 에이전트나 앱을 개발하는 엔지니어로, 벡터 데이터베이스나 임베딩 파이프라인을 관리하지 않고도 메모리, RAG, 사용자 프로필, 데이터 커넥터를 즉시 사용할 수 있는 솔루션을 필요로 하는 사람
• 자체 호스팅 사용자: 개인정보 보호 또는 오프라인 사용을 위해 최신 메모리 엔진을 자신의 컴퓨터에서 로컬로 실행하고 싶은 사용자

주요 특징

• 최고 수준의 벤치마크 성능: LongMemEval, LoCoMo, ConvoMem 벤치마크에서 1위 기록
• 사용자 프로필: 장기적인 사실(정적)과 최근 활동(동적) 프로필을 자동으로 유지하며, 빠른 컨텍스트 삽입(약 50ms) 가능
• 하이브리드 검색: 하나의 쿼리에서 RAG와 개인화된 메모리를 통합
• 광범위한 연결성: Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub용 내장 커넥터 제공
• 다중 모달 추출: PDF, 이미지(OCR), 동영상(음성 인식), 코드(AST 인식 채우기) 처리 가능
• 유연한 배포: 클라우드 API, MCP 서버, 또는 설정 없이 사용 가능한 로컬 바이너리로 제공