AgentMemory는 AI 코딩 에이전트가 세션을 넘어 작업 컨텍스트를 자동으로 기억하게 해주는 하이브리드 메모리 엔진입니다.
Claude Code나 Cursor 같은 에이전트는 세션이 끊기면 이전 대화를 기억하지 못합니다. 매번 프로젝트 구조, 코딩 컨벤션, 진행 상황을 다시 설명해야 합니다. CLAUDE.md 같은 컨텍스트 파일로 일부 보완할 수 있지만 크기 한계가 있고, 수동 관리가 필요합니다.
AgentMemory는 이 문제를 자동화합니다.
Working Memory: 현재 세션의 단기 작업 컨텍스트
Episodic Memory: 과거 세션 단위 기록
Semantic Memory: 프로젝트 지식과 패턴을 의미 단위로 저장
Procedural Memory: 반복되는 절차와 워크플로 기억
12개의 라이프사이클 훅이 백그라운드에서 자동으로 메모리를 캡처합니다. 사용자가 별도로 저장 명령을 내릴 필요가 없습니다.
BM25(키워드), 벡터(의미), 그래프(관계) 세 가지 검색 방식을 RRF 알고리즘으로 융합합니다.
RRF (Reciprocal Rank Fusion): 여러 검색 방식의 결과를 통합 순위로 병합하는 알고리즘
검색 정확도 R@5 기준 95.2%를 달성하며, 단일 방식보다 훨씬 정확하게 관련 메모리를 불러옵니다.npm install -g @agentmemory/agentmemory
agentmemory # 메모리 서버 시작 (포트 3111)
agentmemory connect claude-code # Claude Code에 MCP 자동 연결
연결 후에는 Claude Code가 세션 시작 시 자동으로 관련 메모리를 불러옵니다.
| 도구 | 역할 |
|---|---|
| memory_recall | 현재 컨텍스트 기반 메모리 자동 조회 |
| memory_smart_search | 자연어 쿼리로 메모리 검색 |
| memory_save | 특정 내용을 명시적으로 저장 |
| memory_sessions | 과거 세션 목록 조회 |
| memory_export | 메모리 전체 내보내기 |
SHA-256 해시 기반 중복 제거와 API 키, 비밀번호 자동 필터링이 내장되어 있습니다. 민감한 정보가 메모리에 저장되지 않습니다.
LLM 호출로 컨텍스트를 요약하는 방식 대비 토큰 소비를 92% 절감합니다. 로컬 임베딩 모델(all-MiniLM-L6-v2)을 사용하여 API 비용 없이 벡터 검색이 가능합니다.
Claude Code 외에도 Cursor, Cline, GitHub Copilot CLI 등 28종 이상의 에이전트를 지원합니다.