코딩 에이전트가 토큰을 낭비하지 않도록 돕는 오픈소스 로컬 위키 'Memory'를 만들었습니다
Built an open-source local wiki for coding agents so they stop rediscovering your repo and wasting tokens (f*ck token maxing)
핵심 요약
코딩 에이전트가 프로젝트 맥락을 매번 다시 학습하지 않도록 로컬에 지식을 저장하는 오픈소스 도구 'Memory' 소개.
- 프로젝트 맥락 유지 — 에이전트가 매번 레포지토리를 다시 파악하지 않도록 아키텍처 결정이나 규칙 등을 로컬에 저장함.
- 토큰 효율성 향상 — 반복적인 컨텍스트 재학습을 방지하여 에이전트의 토큰 사용량을 최적화함.
- 로컬 데이터 관리 — 임베딩이나 API 없이 .aictx/ 폴더에 구조화된 객체로 저장되어 버전 관리가 가능함.
- 프로젝트 대시보드 — 로컬 뷰어를 통해 에이전트가 구축한 프로젝트의 상태와 의사결정 과정을 시각화함.
안녕하세요! Memory의 제작자 중 한 명입니다.
https://github.com/aictx/memory
Memory는 코딩 에이전트가 작업을 시작하기 전에 레포지토리별 맥락을 제공하기 위한 MIT 라이선스 오픈소스 프로젝트입니다.
저희가 해결하려는 문제는 코딩 에이전트가 매번 동일한 레포지토리 맥락을 다시 파악해야 한다는 점입니다. 에이전트가 코드를 검사할 수는 있지만, 제품 의도, 아키텍처 결정, 설정/디버깅 워크플로우, 레포지토리 관례, 알려진 문제점, 포기한 접근 방식, 제약 사항, 미해결 질문과 같은 지속적인 프로젝트 지식을 놓치는 경우가 많습니다.
Memory는 채팅 기록이 아닙니다. 목표는 미래의 에이전트가 다시 발견할 필요가 없도록 프로젝트 지식을 보존하는 것입니다.
컨텍스트를 .aictx/ 경로 아래에 출처와 관계가 포함된 구조화된 객체로 로컬에 저장합니다. 핵심 메모리 명령어는 임베딩이나 모델 API가 필요하지 않으므로, 저장된 컨텍스트를 레포지토리와 함께 검사, 비교, 검토 및 버전 관리할 수 있습니다.
로컬 뷰어도 있습니다:
aictx view
공개 데모:
https://demo.aictx.dev/
프로젝트 사이트:
https://memory.aictx.dev/
저희가 구축 중인 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다:
- AGENTS.md, CLAUDE.md, Cursor 규칙 및 유사한 파일들을 운영 매뉴얼로 취급하여 작게 유지하고, 지속적인 프로젝트 지식은 로컬 메모리에 보관합니다.
- 코딩, 디버깅, 검토, 아키텍처 작업 또는 온보딩 전에 작업 형태의 컨텍스트를 로드합니다.
- 로컬 뷰어를 에이전트가 구축한 프로젝트의 상태 대시보드로 사용합니다: 제품 의도, 스택 선택, 소스 기반 결정, 미해결 질문, 그리고 다음 에이전트가 안전하게 가정할 수 있는 사항들.
이 프로젝트는 아직 초기 단계입니다. 핵심 워크플로우는 작동하지만, 순위 지정, 회상, 저장 타이밍, 메모리 노이즈 방지, 스키마 설계, 레포지토리 크기 기본값, 실제 프로젝트에 대한 평가, 에이전트 도구와의 통합 등 해결해야 할 어려운 부분들이 많습니다.
특히 더 크거나 오래된 레포지토리에서 코딩 에이전트를 사용하는 분들의 피드백을 환영합니다:
어떤 프로젝트 컨텍스트가 실제로 보존할 가치가 있을까요? 무엇을 절대 저장하지 말아야 할까요? 그리고 에이전트가 유지 관리하는 메모리가 어떻게 검토 가능한 상태로 유지되길 원하시나요?
