작업 도중에 에이전트를 바꿉니다.
Claude Code를 끄고 같은 디렉터리에서 Codex를 엽니다. Codex는 인수인계(핸드오프)로 시작합니다. 끝난 일, 실패한 시도, 아직 남은 일이 담겨 있습니다.
인수인계 동작 방식ai-memory는 Claude Code와 Codex 같은 AI 코딩 도구의 프로젝트 메모를 저장합니다. 다음 세션을 시작하면 저장된 맥락과 이전 작업을 검색할 도구를 제공해 프로젝트를 다시 설명하는 시간을 줄입니다.
ai-memoryClaude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Grok Build CLI 등 코딩 에이전트 35종과 함께 동작합니다
이미 AI로 코드 작업을 하는 사람을 위한 도구입니다. 코딩 에이전트 밖에 맥락을 저장해 이후 세션에서 불러올 수 있게 합니다.
캡처를 켜면 프롬프트와 제한된 도구 관찰 기록을 저장합니다. 기억이 없는 프로젝트는 처음 사용할 때 최근 로컬 에이전트 이력을 가져올 수 있습니다. 단일 사용자 모드에서는 반복되는 선호를 프로젝트 간에 이어갈 수 있습니다.
이 기본값은 ai-memory에 대한 설명입니다. 코딩 에이전트에는 별도의 제공업체 연결과 데이터 설정이 있습니다.
설치, 설정, 실행. 기본 메모리 기능에는 모델 제공자의 API 키가 필요하지 않습니다.
개인을 위한 ai-memory작은 팀을 이끕니다새 팀원은 프로젝트에 직접 물어보며 온보딩합니다.
팀을 위한 ai-memory이미 메모리 도구를 씁니다Mem0, Zep, cognee, OpenViking, Claude 내장 메모리.
비교하고 옮겨 오기기여하고 싶습니다지금까지 190명의 코드가 머지되었습니다.
기여 시작하기캡처는 세션의 관찰 기록을 저장합니다. 인수인계는 다음 세션을 위해 미완료 작업을 요약하고, 프로젝트 위키는 더 오래 보관할 메모를 담습니다. 기본 경로에는 클라우드 언어 모델이 필요 없습니다.
캡처
통합
회상
인수인계
일반 markdown 파일로 된 git 기반 위키
훅은 프롬프트와 제한된 도구 관찰 기록을 저장합니다. 인식한 자격 증명은 저장 전에 마스킹하지만, 필터가 민감한 텍스트를 놓칠 수 있습니다.
세션이 끝나면 그 세션의 관찰 기록이 프로젝트 위키의 읽기 쉬운 markdown 페이지가 됩니다.
다음 세션은 브리핑을 받고 저장된 페이지와 관찰 기록을 검색할 수 있습니다. 검색한 메모가 불완전하거나 오래되었을 수 있으므로 중요한 결정은 출처와 대조하세요.
다음 세션이 바통을 넘겨받으며, 바통은 단 하나의 세션만 수령할 수 있습니다. 에이전트가 달라도, 서버에 접속할 수 있는 어느 컴퓨터에서든 동작합니다.
가입 절차가 없습니다. 기본 설치는 내 컴퓨터에서만 수신 대기하므로 외부에서는 접근할 수 없습니다. 이미 진행 중인 프로젝트에도 추가할 수 있습니다. 첫 세션이 디스크에 있는 에이전트 히스토리를 가져옵니다.
# 1. 바이너리를 설치합니다. 내려받고 체크섬을 검증하며 root 권한은 필요 없습니다
curl -fsSL https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/install.sh | sh
# 2. 데이터 디렉터리를 만들고, 서비스를 시작하고, 찾은 모든 에이전트를 연결합니다
ai-memory setup
# 3. ai-memory로 에이전트를 실행합니다
ai-memory run claude
Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode 등이 서버 하나를 함께 씁니다. 오전에 한 에이전트가 배운 내용을 오후에 다른 에이전트가 이어받습니다.
에이전트와 에디터측정 결과hit@5는 근거가 담긴 세션이 상위 다섯 결과 안에 있는지를 측정합니다. 공개된 테스트에는 수집 단계도 포함됩니다. 검색 성능을 측정하며 답변 정확도를 뜻하지는 않습니다.
측정한 것어떤 언어든단어를 띄어 쓰지 않는 문자에는 전용 인덱스가 필요합니다. 없으면 문장 속의 한 부분은 끝내 찾지 못합니다. ai-memory는 그 인덱스를 유지하며, 이 문자들로 검색해도 모델 호출은 일어나지 않습니다.
검색은 어떻게 동작하나Claude Code를 끄고 같은 디렉터리에서 Codex를 엽니다. Codex는 인수인계(핸드오프)로 시작합니다. 끝난 일, 실패한 시도, 아직 남은 일이 담겨 있습니다.
인수인계 동작 방식서버 하나를 실행하고 두 기기를 연결하세요. 서버에 연결할 수 있을 때 메모리를 사용할 수 있습니다. 오프라인 훅 이벤트는 전송할 때까지 로컬에서 대기하며, 두 서버 사이의 복제는 지원하지 않습니다.
서버 하나, 컴퓨터 여러 대팀의 에이전트를 서버 하나에 연결하세요. 새 팀원은 접근 가능한 프로젝트에서 이전 결정과 출처를 찾아본 뒤 동료에게 질문할 수 있습니다.
팀을 위한 ai-memory훅은 에이전트의 세션 이벤트가 실행하는 작은 명령입니다. 관찰 내용을 기록해 markdown 페이지로 만듭니다. 위키를 둘러보거나 검색하고, 직접 편집할 수도 있습니다.
저장되는 내용 보기사용하지 않는 세션 페이지는 자동으로 제거할 수 있습니다. 압축이나 병합을 켜면 클라우드 모델 없이 짧은 버전을 남길 수 있습니다. 선택 사항인 백그라운드 작업은 설정한 언어 모델로 오래된 페이지를 병합합니다. 압축과 병합으로 고친 내용은 복원할 수 있습니다.
페이지 읽기
강화
보존 점수
망각 스윕
콜드?
콜드?
퇴출
압축
생존 페이지 1개
git 히스토리
restore-page
퇴출
압축
생존 페이지 1개
프로젝트마다 자기만의 기억이 있습니다. 프로필은 내가 평소 일하는 방식을 프로젝트에서 스스로 익혀, 새 프로젝트의 세션이 시작될 때 저장소 규칙 아래 순위로 전달합니다. 새 저장소를 시작해도 에이전트는 이미 내 기본값을 알고 있습니다.
같은 프로젝트, 모든 에이전트
Claude Code
ai-memory
Codex
OpenCode
프로젝트 A
프로젝트 B
프로젝트 C
프로필
새 프로젝트
대부분의 메모리 도구는 무언가를 기억하기도 전에 LLM, 벡터 스토어, 그래프 데이터베이스부터 요구합니다. ai-memory는 바이너리 하나와 폴더 하나면 됩니다.
전체 비교 보기 (다른 도구가 앞서는 부분 포함)노트북마다 따로 있는 MEMORY.md. 필요한 것: Claude Code, 컴퓨터 한 대.
"내 프로젝트를 기억해 줘"라는 편리함을 markdown으로 그대로.
사실 추출기. 필요한 것: 매 턴마다 LLM, 벡터 스토어.
자동 캡처. “이거 기억해”라고 따로 말할 필요가 없습니다.
시간축 지식 그래프. 필요한 것: Neo4j, FalkorDB 또는 Neptune, LLM.
페이지 버전으로 과거 내용을 조회할 수 있습니다. ai-memory는 사실을 학습하거나 교체한 시점을 기록합니다. 보존 정책과 purge로 데이터가 삭제될 수는 있습니다.
그래프, 벡터, 관계형 파이프라인. 필요한 것: Python, 로컬 SQLite, LanceDB, Kuzu 파일.
출처 추적, 피드백 가중 랭킹, Claude Code 플러그인.
살아 있는 문서형 메모리, LLM 필수. 필요한 것: LLM 또는 VLM, 임베딩, Postgres 또는 호스팅 서비스.
백그라운드 통합 루프가 기억을 살아 있는 페이지로 정리합니다. ai-memory에도 옵트인 꿈 패스와 페이지별 신뢰도 점수가 있습니다.
처음이신가요? 기여 안내 페이지에서 버그 제보, 풀 리퀘스트, 새 에이전트 연동을 어디에 올리는지 확인할 수 있습니다.
MIT 라이선스의 무료 오픈 소스입니다. 기본 기억 기능에는 모델 API 키가 필요 없지만, 코딩 에이전트는 별도 계정이 필요할 수 있습니다.