개인적으로 두 분이 올리기 전부터 관심가지고 보고 있던 부분이었고, 현재 핫한 주제이기 때문에 개인 공부용으로 정리를 했던 것들을 공유드립니다. 저도 그랬지만 지속가능하고 발전 된 형태의 AI Agent를 원하다보니 자연스럽게 비슷한 방향으로 고민하게 되는 것 같습니다.
왜 지금 뜨는가?
1. RAG 우회: 벡터 임베딩 없이 마크다운+git만으로 충분하다는 주장 (Andrej Karpathy의 "LLM Wiki")
2. Compounding knowledge: 세션마다 더 똑똑해지는 에이전트 = 차별화 포인트
3. Compiled vs Append-only: memkraft/gbrain 모두 "현재 상태(compiled) + 타임라인(append)" 이중 구조 채택
1. 마크다운 기반 에이전트 메모리
레포: LLM Wiki
특징: 원본 패턴 정의서. 이걸로 시작하는 게 좋음
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/garrytan/gbrain
특징: 마크다운 파일, Obsidian, Notion 등에 흩어진 지식을 Postgres + pgvector 기반으로 통합하고 hybrid search로 검색
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/basicmachines-co/basic-memory
특징: "AI conversations that actually remember" — Obsidian 호환, MCP 서버 제공. 가장 활발한 OSS 중 하나
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/zilliztech/memsearch
특징: OpenClaw 영감, "Markdown is source of truth" 철학. Zilliz(Milvus) 팀이 만듦
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/sqliteai/sqlite-memory
특징: 마크다운 + SQLite, 에이전트 간 메모리 동기화 지원, 오프라인 우선
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/NicholasSpisak/second-brain
특징: Karpathy LLM Wiki 패턴 직접 구현체. raw/ → wiki/ → output/ 구조
────────────────────────────────────────
2. 그래프/벡터 기반 장기 메모리 엔진
레포: https://github.com/mem0ai/mem0
특징: 가장 유명한 상용급 OSS 메모리 레이어 (필수 체크)
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/getzep/graphiti
특징: Temporal knowledge graph — 시간축 있는 그래프 메모리. 가장 핫함
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/kingjulio8238/memary
특징: 자율 에이전트용 longterm memory. HN에서 화제됐던 프로젝트
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/aiming-lab/SimpleMem
특징: 텍스트+멀티모달(이미지/오디오/비디오) 평생 메모리, semantic 압축
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/vectorize-io/hindsight
특징: World/Experiences/Mental Models 3계층 biomimetic 구조
────────────────────────────────────────
3. 큐레이션 리스트 (한 번에 보기 좋음)
레포: https://github.com/IAAR-Shanghai/Awesome-AI-Memory
특징: 가장 종합적인 AI 메모리 큐레이션. 중국팀이 활발히 업데이트
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/TeleAI-UAGI/Awesome-Agent-Memory
특징: 시스템/벤치마크/논문 통합
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/DEEP-PolyU/Awesome-GraphMemory
특징: 그래프 기반 에이전트 메모리 전문
────────────────────────────────────────
레포: https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List
특징: "Memory in the Age of AI Agents" 서베이 논문 리스트
항상 도움되는 정보, 다양한 인사이트들을 전달하기 위해 노력하겠습니다! 🙏