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해결하는 문제

OpenCode Memory는 AI 코딩 에이전트를 위한 지속적이고 장기적인 기억 시스템을 제공합니다. 다양한 채팅 세션 간에 기술적 맥락, 프로젝트 고유의 결정, 사용자 선호가 사라지는 것을 방지하여 프로젝트가 진화함에 따라 AI 에이전트가 중요한 세부 사항을 잊지 않도록 보장합니다.

작동 방식

이 시스템은 로컬 벡터 데이터베이스(Turso/libSQL)를 사용하여 기억을 저장하고 검색합니다. Hugging Face transformers 또는 OpenAI 호환 API를 통해 임베딩 모델을 활용하여 텍스트를 벡터로 변환하고 유사성 검색을 수행합니다.

주요 기능:

• 자동 캡처: 세션이 대기 상태가 되면 백그라운드 AI 프로세스가 자동으로 기술적 맥락을 요약하고 저장합니다.
• 사용자 프로필: 시간이 지남에 따라 사용자의 습관과 선호를 학습하는 프로젝트 간 요약 정보입니다.
• 메모리 주입: 대화 중 관련 메모리가 자동으로 AI의 컨텍스트에 삽입됩니다.
• 수동 제어: 사용자가 명시적으로 메모리를 추가, 검색, 이동할 수 있는 memory 도구 제공.

대상 사용자

여러 세션과 프로젝트에 걸쳐 AI가 프로젝트 고유의 지식과 개인의 코딩 선호를 유지하기를 원하는 OpenCode AI 에이전트 사용자.

주요 특징

• 로컬 우선 저장소: 프라이버시와 속도를 위해 내장된 Turso/libSQL과 네이티브 벡터 검색을 사용.
• 자동 학습: 수동 입력 없이 메모리를 추출하고 사용자 프로필을 자동으로 업데이트.
• 웹 UI: http://127.0.0.1:4747 에서 접근 가능한 전용 인터페이스로 메모리 탐색, 검사, 관리 가능.
• 유연한 임베딩: 12개 이상의 로컬 임베딩 모델 또는 원격 OpenAI 호환 엔드포인트 지원.
• 워크스페이스 지원: .opencode-mem-project 마커 파일을 사용해 중첩된 리포지토리 간에 메모리를 공유하는 멀티 리포지토리 워크스페이스를 지원.