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 기억 상실을 방지하는 경량 SQLite 기반 메모리 도구입니다.
- 경량 아키텍처 — 외부 의존성 없이 Python 표준 라이브러리와 SQLite만 사용함
- 성능 최적화 — 32MB RAM 사용 및 밀리초 단위의 빠른 검색 속도 제공
- MCP 지원 — Claude Code, Cursor, Aider 등 다양한 어시스턴트와 호환됨
- 검색 한계 — 임베딩 기반이 아닌 키워드 검색 방식을 사용하여 동의어 연결이 어려움
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 같은 거)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 호환됨.
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 없음. 램은 32MB 정도만 먹고, 검색은 1ms도 안 걸리고, 오프라인에서도 잘 돌아감. 비슷한 툴들은 ML 라이브러리만 500MB씩 끌어다 쓰고 검색 한 번 하는 데 200~500ms씩 걸리는데 말이야.
물론 이런 제약 때문에 감수해야 할 부분도 있음. 나중에 알고 실망하는 것보다 미리 말하는 게 나을 것 같아서 적음. 키워드 검색 방식이라 임베딩처럼 유의어까지 알아서 찾아주진 못함. "login"이라고 검색하면 "authentication"이라고 적힌 메모는 못 찾음. 직접 별칭을 가르쳐주지 않는 이상은 말이지. 이건 그냥 추측이 아니라 직접 측정해본 거임. 일부러 문장을 꼬아서 질문했을 때 얼마나 잘 찾아내는지 테스트하는 eval suite도 공개해놨고, 아직 성능이 구린 카테고리까지 다 까놨음.
만든 지 일주일 됐고 아직 나 혼자 쓰고 있어서, 다른 사람이 쓸 때 어디서 터지는지 진짜 궁금함.
