AI 에이전트에게 메모리의 문제점을 물어봤습니다. 6가지 결함을 찾아냈고, 이를 해결한 Memanto를 만들었습니다. [오픈소스]
We asked AI agents what was broken about their memory. They named six gaps. We built Memanto around all six. [Open Source]
핵심 요약
AI 에이전트 메모리의 6가지 고질적 결함을 해결하고 벤치마크 성능을 극대화한 오픈소스 프로젝트 Memanto를 소개함.
- 메모리 결함 해결 — 에이전트가 직접 지목한 6가지 고질적 메모리 문제를 아키텍처 수준에서 해결함.
- 3대 프리미티브 — remember, recall 외에 LLM 기반 응답을 직접 생성하는 answer 기능을 도입함.
- 벤치마크 압승 — LongMemEval에서 89.8%를 기록하며 Mem0, Letta 등 기존 도구를 크게 앞섬.
- 광범위한 통합 — Cursor, Claude Code, CrewAI 등 주요 AI 개발 도구와의 연동을 즉시 지원함.
안녕하세요 r/AI_Agents
방금 Memanto를 오픈소스로 공개했습니다 (링크는 댓글에)
탄생 배경
코드를 한 줄이라도 짜기 전에, 여러 모델에게 직접 물어봤습니다.
"너희 메모리에서 뭐가 문제야?" 답변은 놀라울 정도로 일관적이었습니다. 6가지 결함이 반복해서 언급되었습니다:
- 정적 주입(Static injection) — 메모리가 덩어리째로 들어오며, 현재 작업과의 관련성에 따라 쿼리할 수 없음
- 시간적 쇠퇴 부재(No temporal decay) — 6개월 전의 선호도가 어제의 마감 기한과 동일한 가중치를 가짐
- 출처 부재(No provenance) — 명시적인 사실과 추론된 패턴, 또는 낡은 정보를 구분할 수 없음
- 평면적 메모리(Flat memory) — 일화적(episodic), 의미적(semantic), 절차적(procedural) 메모리가 모두 하나의 레이어로 뭉쳐 있음
- 쓰기 되돌리기 부재(No writeback) — 모순된 정보들이 조용히 공존함
- 인덱싱 지연(Indexing delay) — 쓰기 시점에 필수적인 LLM 추출 과정이 비용과 지연 시간 세금을 발생시킴
우리는 이 6가지 결함을 중심으로 아키텍처를 설계했습니다. 모든 디자인 결정은 여기서 시작되었습니다: 타입화된 메모리 스키마(13개 카테고리), 인덱싱 없는 엔진(Moorcheh), 3대 프리미티브 API.
3대 프리미티브
remember / recall / answer
대부분의 메모리 도구는 처음 두 개에서 멈춥니다. answer는 저장된 메모리에서 직접 LLM 기반 응답을 생성합니다. 추가 API 키나 별도의 RAG 파이프라인이 필요 없습니다.
벤치마크 결과
- LongMemEval에서 89.8% 기록 (Mem0 58.1%, Zep 72.9%, Letta 60.2% 대비)
- LoCoMo에서 87.1% 기록
Hugging Face의 공개 데이터셋 — 완전히 재현 가능: 링크는 댓글에
논문: 링크는 댓글에
이미 지원되는 통합 도구
CrewAI, LangChain, LlamaIndex, n8n, Cursor, Claude Code, Windsurf, Cline, Goose, GitHub Copilot 등.
이 커뮤니티에 정말 궁금한 점
두 가지 설계 질문에 대해 실제 의견을 듣고 싶습니다:
answer가 진짜 프리미티브처럼 느껴지나요, 아니면recall에 덧붙여진 기능처럼 느껴지나요? 내부적으로 이 문제를 두고 고민이 많았습니다.- 13개의 메모리 카테고리가 너무 많은가요? 5~6개로 줄일까 고민했지만, 전체 스키마를 사용했을 때 타입 기반 검색 품질이 유의미하게 향상되었습니다.
아키텍처, 벤치마크 방법론, "에이전트에게 묻기" 방법론 등 무엇이든 답변해 드리겠습니다.
