Agi-memory – AI 코딩 어시스턴트를 위한 영구 메모리, 의존성 없음
Agi-memory – persistent memory for AI coding assistants, no dependencies
핵심 요약
AI 코딩 어시스턴트의 세션 간 기억력 문제를 해결하기 위해 의존성 없이 SQLite 기반으로 작동하는 경량 메모리 도구입니다.
- 경량 아키텍처 — 파이썬 표준 라이브러리와 SQLite만 사용하여 메모리 점유율이 낮고 오프라인에서 작동함
- MCP 서버 지원 — Claude Code, Cursor, Windsurf 등 다양한 어시스턴트와 호환됨
- 자동 컨텍스트 주입 — 세션 시작 시 이전 기록을 자동으로 불러와 어시스턴트의 기억력을 보완함
- 검색 한계 — 임베딩을 사용하지 않아 키워드 기반 검색만 가능하며 동의어 처리에 제약이 있음
내 AI 코딩 어시스턴트는 세션만 바뀌면 기억을 싹 다 날려 먹더라. 이미 내린 결정들을 계속 다시 설명해야 하고, 고쳐놓은 버그를 또 고치고 앉아있으니 환장할 노릇이었음.
agi-memory는 그런 기록들(결정 사항, 버그 수정 내역, 지난 세션 상황, 코드베이스 구조 등)을 네 컴퓨터 파일에 저장해뒀다가, 다음에 어떤 어시스턴트를 열든 다시 쥐여주는 놈임. MCP 서버 방식이라 Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, Aider, Cline 같은 툴들이랑 다 호환된다.
내가 제일 맘에 드는 점은 이거임. 그냥 파이썬 표준 라이브러리랑 SQLite만 쓴다는 거. 다른 거 아무것도 없음. 벡터 데이터베이스니, 임베딩이니, 백그라운드 데몬이니 하는 거 다 필요 없다. 램은 32MB 정도만 먹고, 검색 속도는 1밀리초도 안 걸리며 오프라인에서도 잘 돌아감. 비슷한 툴들은 ML 라이브러리만 500MB씩 끌어다 쓰고 검색 한 번 하는 데 200~500ms씩 걸리는 거랑 비교하면 엄청난 거지.
물론 이런 제약 때문에 감수해야 할 부분도 있음. 나중에 써보고 실망하지 말라고 미리 말해두는 건데, 키워드 검색이라 임베딩처럼 유의어까지 알아서 찾아주진 않음. "login"이라고 검색하면 "authentication"이라고 적힌 메모는 못 찾음. 물론 네가 직접 별칭을 가르쳐주면 가능함. 이건 그냥 추측하는 게 아니라 직접 측정해 본 거임. 의도적으로 말을 바꾼 쿼리들로 리콜(recall) 점수를 매기는 평가 스위트도 공개해 뒀으니까, 아직 성능이 안 나오는 카테고리가 뭔지도 다 확인할 수 있음.
이제 나온 지 일주일 됐고 나 혼자 쓰고 있는 상태라, 다른 사람이 썼을 때 어디서 터질지 진짜 궁금함.
