https://github.com/hgwk/memory
로컬 AI 에이전트를 위한 인간형 메모리 시스템. 검색 대신 자동 표면화와 연상 회상을 지향합니다.
https://github.com/hgwk/memory
agent-memory ai episodic-memory local-first mcp python spreading-activation sqlite
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로컬 AI 에이전트를 위한 인간형 메모리 시스템. 검색 대신 자동 표면화와 연상 회상을 지향합니다.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hgwk/memory
- Owner: hgwk
- License: mit
- Created: 2026-03-26T01:26:15.000Z (3 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2026-03-26T01:28:45.000Z (3 months ago)
- Last Synced: 2026-04-25T07:38:35.037Z (about 2 months ago)
- Topics: agent-memory, ai, episodic-memory, local-first, mcp, python, spreading-activation, sqlite
- Size: 38.1 KB
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-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Memory
> Human-Like Memory System for Local AI Agents
>
> 검색 기반 메모리가 아니라, 현재 컨텍스트에서 관련 기억이 자동으로 떠오르는 로컬 우선 메모리 시스템.
## What It Is
기존 AI 메모리 서비스는 결국 **검색 엔진**이다. 하지만 인간의 기억은 검색하지 않는다. 관련 상황에서 **자동으로 떠오른다**.
```
기존: "JWT 관련 기억 검색해줘" → 결과
우리: (인증 얘기 중) → "아, 그때 JWT 선택한 이유가..." 자동 표면화
```
이 프로젝트는 로컬 AI 에이전트를 위한 인간형 메모리 시스템을 설계한다. 핵심은 검색이 아니라 `자동 표면화`, 청크가 아니라 `에피소드`, 벡터 유사도가 아니라 `연상 네트워크`다.
현재 저장소는 구현 이전 단계의 설계 문서와 제품 구조를 정리하는 데 초점을 두고 있다.
## Core Principles
1. **검색 없는 기억**: 명시적 검색 없이 자동 표면화
2. **연상 네트워크**: 기억 간 연결을 통한 활성화 전파
3. **동적 강도**: 사용 패턴에 따른 기억 강도 변화
4. **에피소드 중심**: 청크가 아닌 경험 단위 저장
## Why It Is Different
| 기존 (Supermemory 등) | 우리 |
|---------------------|-----|
| 검색 기반 | 자동 표면화 |
| 벡터 유사도 | 연상 네트워크 |
| 정적 저장 | 동적 강도 변화 |
| 청크 단위 | 에피소드 단위 |
## Current Scope
- `Memory Core`: SQLite 기반 에피소드/엔티티/연결 저장
- `Surfacing Engine`: 컨텍스트 기반 자동 표면화와 UX 가드레일
- `MCP Adapter`: 범용 에이전트 통합 인터페이스
- `Web Dashboard`: 메모리, 표면화 로그, 피드백을 확인하는 로컬 UI
## Docs
- [문서 인덱스](./docs/README.md) - 전체 문서 맵과 상태
- [PRD](./docs/product/PRD.md) - 현재 기준 제품 요구사항
- [컨셉 문서](./docs/product/concept.md) - 문제 정의 및 설계 원칙
## Status
설계 단계.
- 현재 기준 문서: [PRD](./docs/product/PRD.md)
- 현재 상태: 컨셉 및 구조 문서화 진행 중