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> Human-Like Memory System for Local AI Agents > > 검색 기반 메모리가 아니라, 현재 컨텍스트에서 관련 기억이 자동으로 떠오르는 로컬 우선 메모리 시스템.

기존 AI 메모리 서비스는 결국 검색 엔진이다. 하지만 인간의 기억은 검색하지 않는다. 관련 상황에서 자동으로 떠오른다.

기존: "JWT 관련 기억 검색해줘" → 결과
우리: (인증 얘기 중) → "아, 그때 JWT 선택한 이유가..." 자동 표면화

이 프로젝트는 로컬 AI 에이전트를 위한 인간형 메모리 시스템을 설계한다. 핵심은 검색이 아니라 자동 표면화, 청크가 아니라 에피소드, 벡터 유사도가 아니라 연상 네트워크다.

현재 저장소는 구현 이전 단계의 설계 문서와 제품 구조를 정리하는 데 초점을 두고 있다.

1. 검색 없는 기억: 명시적 검색 없이 자동 표면화
2. 연상 네트워크: 기억 간 연결을 통한 활성화 전파
3. 동적 강도: 사용 패턴에 따른 기억 강도 변화
4. 에피소드 중심: 청크가 아닌 경험 단위 저장

| 기존 (Supermemory 등) | 우리 | |---------------------|-----| | 검색 기반 | 자동 표면화 | | 벡터 유사도 | 연상 네트워크 | | 정적 저장 | 동적 강도 변화 | | 청크 단위 | 에피소드 단위 |

• Memory Core: SQLite 기반 에피소드/엔티티/연결 저장
• Surfacing Engine: 컨텍스트 기반 자동 표면화와 UX 가드레일
• MCP Adapter: 범용 에이전트 통합 인터페이스
• Web Dashboard: 메모리, 표면화 로그, 피드백을 확인하는 로컬 UI

• 문서 인덱스 - 전체 문서 맵과 상태
• PRD - 현재 기준 제품 요구사항
• 컨셉 문서 - 문제 정의 및 설계 원칙

설계 단계.

• 현재 기준 문서: PRD
• 현재 상태: 컨셉 및 구조 문서화 진행 중