당신이 사용하는 AI(클로드, 코덱스)가 멍청하다고 느끼는 이유는 LLM 자체가 멍청한 게 아니라, 배경 지식이 부족해서 그런거임. 이유는 알다시피 AI Agent의 Context limit. 그걸 넘어가면 자꾸 잊는다. 그래서 agent memory가 급부상하게 되었음.
agent memory는 AI 에이전트가 과거 대화, 사용자 정보, 행동 이력을 저장하고 이후 작업에서 참조할 수 있도록 하는 지속적인 기억 시스템이라고 할 수 있음.
옵션
- semantic search가 가능한 agent memory 아무거나 설치하면 됨. 나 같은 경우엔 mem0 사용중인데 매우 만족중.
- mempalace 써봤는데 DX가 쓰레기인건지, 내가 잘 못 쓰는건지, 실제로 제품이 쓰레기인건지는 모르겠지만 검색 결과가 진짜 좋지 않음. 깃헙 스타도 꽤 많이 받았길래 인내심을 가지고 몇 시간동안 셋업하려고 노력했는데 안됨.
- cognee.ai 는 self-host 해봤는데 neo4j 바로 연동되는게 좋음. 근데 내 랩탑이 구린 이슈로 느려서 포기. Managed 옵션은 용량이 너무 작고 비싸서 포기.
- 다른 옵션들도 많이 있는데 하나씩 시도해보며 결정할 여유는 없어서 mem0 free tier로 쓰고 있는데 너무 잘됨. 걍 API key 발급받고 스킬, hooks 설치하고 사용 시작하면 됨. free tier가 꽤 넉넉해서 헤비유저 아니면 그걸로도 충분할듯.
- 나도 아직 에이전트 메모리는 시작하는 단계라 깊게는 모르지만 단 하나, mem0 free tier면 나 정도 사람한테 충분하다는 걸 알리고 싶었음. 삶의 질이 많이 상승함.
사용방법
- 당신이 알고있는 모든 지식을 mem0에 때려박으면 됨. Hooks 등록해서 프롬트 전후로 기억 로딩&저장하게 설정하면 모든 정보가 다 흘러들어감.
- 이것만큼 중요한게 ‘되도록이면 모든 걸 클로드/코덱스로 처리하는 것‘임. 안 그러면 메모리가 저장이 안되기 때문에 귀찮아짐. 그래서 mcp 및 cli로 다 앱을 연결시켜놓고 최대한 터미널 안에서 다 해결하려고 하고있음. 정~말 잘됨.