memos

MemOS는 LLM과 AI 에이전트를 위한 메모리 운영체제입니다. 장기 기억에 대한 저장, 검색, 관리 작업을 통합하며, 지식베이스, 멀티모달 데이터, 도구 메모리, 엔터프라이즈 지향 최적화를 내장하여 맥락 인식 및 개인화된 상호작용을 목표로 합니다. README에 설명된 주요 기능: - 통합 메모리 API: 메모리를 추가, 검색, 편집, 삭제하는 단일 API로, 불투명한 임베딩 저장소가 아니라 검사하고 편집할 수 있는 그래프 구조로 되어 있습니다. - 멀티모달 메모리: 텍스트, 이미지, 도구 추적, 페르소나를 지원하며 함께 검색하고 추론할 수 있습니다. - 멀티 큐브 지식베이스 관리: 여러 지식베이스가 조합 가능한 메모리 큐브 역할을 하여 사용자, 프로젝트, 에이전트 간 격리, 통제된 공유, 동적 구성을 가능하게 합니다. - MemScheduler를 통한 비동기 수집: 메모리 작업이 밀리초 수준의 지연으로 비동기 실행되어 높은 동시성에서도 안정성을 유지합니다. - 메모리 피드백 및 수정: 자연어 피드백을 통해 메모리를 수정, 보완 또는 교체할 수 있습니다. 배포 옵션: - 클라우드 API: MemOS 대시보드에서 API 키로 접근하는 호스팅 서비스로, REST 엔드포인트를 통해 메모리를 추가하고 검색합니다. - 셀프 호스팅: Docker Compose가 MemOS API를 Neo4j 및 Qdrant와 함께 시작하거나, 해당 서비스가 이미 준비된 경우 uvicorn으로 API를 직접 실행할 수 있습니다. 구성은 LLM 제공자, 임베더, 벡터 DB, 그래프 DB, 스케줄러를 포함합니다. - 플러그인: 클라우드 플러그인과 로컬 플러그인이 OpenClaw, Hermes Agent, DeepSeek Harness에 메모리를 통합합니다. 클라우드 플러그인은 에이전트 실행 전에 메모리를 회상하고 이후 새 메시지를 저장하며, 일시적 장애가 작업을 중단시키지 않도록 fail-open으로 설명됩니다. 로컬 플러그인은 메모리를 기기 내 SQLite에 저장하고 FTS5와 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색, 스마트 중복 제거, L1 추적, L2 정책, L3 월드 모델에 걸친 계층형 스킬 진화, 멀티 에이전트 협업, Memory Viewer 대시보드를 제공합니다. 설치 경로에는 클라우드 플러그인용 npm 패키지, 로컬 플러그인용 셸 및 PowerShell 설치 프로그램, 셀프 호스팅 서비스용 Docker 또는 uvicorn이 포함됩니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 제공되며 문서, arXiv 논문, Discord, GitHub 토론 링크가 있습니다. README는 또한 벤치마크 점수와 토큰 절감 수치를 보고하는데, 이는 프로젝트 자체의 주장이며 여기서 독립적으로 검증된 것은 아닙니다.