memory-lancedb-pro은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

memory-lancedb-pro에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.

memory-lancedb-pro은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. memory-lancedb-pro의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.

memory-lancedb-pro은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

개인용 OpenClaw 어시스턴트가 세션을 넘어 코딩 스타일과 선호 사항을 기억하게 하기. 과거의 기술적 결정을 기록해 에이전트가 특정 선택을 내린 이유를 설명할 수 있게 하기. 하나의 게이트웨이에서 여러 에이전트나 프로젝트의 메모리를 분리하기. OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 로컬 또는 자체 호스팅 임베딩 모델 사용하기.

memory-lancedb-pro는 어떻게 설치하나요?

OpenClaw CLI를 통해 플러그인을 설치합니다: openclaw plugins install memory-lancedb-pro@beta 플러그인 설정을 openclaw.json에 추가하고 메모리 슬롯을 설정합니다 설정을 검증하고 게이트웨이를 다시 시작합니다: openclaw config validate && openclaw gateway restart

memory-lancedb-pro은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro

CortexReach/memory-lancedb-pro

OpenClaw 에이전트가 선호 사항과 결정을 LanceDB에 저장하고 이후 세션에서 불러올 수 있도록 하는 장기 메모리 플러그인입니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 4,452
포크: 730
열린 이슈: 50
마지막 커밋: 24시간 전

어떤 프로젝트인가요?

memory-lancedb-pro는 OpenClaw 에이전트용 메모리 플러그인입니다. 대화에서 사실, 선호 사항, 결정, 프로젝트 맥락을 추출해 LanceDB 벡터 데이터베이스에 저장하고, 이후 답변 전에 관련 메모리를 주입해 사용자가 세션마다 같은 내용을 반복하지 않아도 되게 합니다.

벡터 유사도 검색과 BM25 전문 검색을 결합한 뒤, Jina, SiliconFlow, Voyage AI, Pinecone 같은 제공업체를 통한 선택적 cross-encoder 재순위를 지원합니다. 메모리는 전역, 에이전트별, 사용자별, 프로젝트별 범위로 정리되며, Weibull 감쇠 모델을 통해 거의 사용되지 않는 메모리는 점차 사라지고 자주 불러오는 메모리는 유지됩니다. 스마트 추출 기능은 LLM을 사용해 메모리를 여섯 가지 범주로 분류합니다.

이 플러그인에는 메모리 저장소를 조회하고, 검색하고, 내보내고, 가져오고, 임베딩을 다시 생성하고, 업그레이드할 수 있는 관리용 CLI도 포함되어 있습니다. OpenAI 호환 임베딩 API를 지원하며, 네이티브 LanceDB 검색에 필요한 CPU 명령어 요구 사항에 관한 안내도 제공합니다.

핵심 기능

01벡터 검색과 BM25 전문 검색을 결합한 하이브리드 검색.
02Jina, SiliconFlow, Voyage AI 또는 Pinecone을 이용한 선택적 cross-encoder 재순위 지정.
03대화에서 메모리를 자동으로 저장하고 답변 전에 자동으로 불러오기.
04전역, 에이전트별, 사용자별, 프로젝트별 메모리를 분리하는 다중 범위 지원.
05메모리 수명 관리를 위한 Weibull 기반 감쇠 및 단계별 승격.
06검색, 통계 조회, 내보내기, 가져오기, 임베딩 재생성, 업그레이드를 지원하는 관리용 CLI.

활용 사례

개인용 OpenClaw 어시스턴트가 세션을 넘어 코딩 스타일과 선호 사항을 기억하게 하기.
과거의 기술적 결정을 기록해 에이전트가 특정 선택을 내린 이유를 설명할 수 있게 하기.
하나의 게이트웨이에서 여러 에이전트나 프로젝트의 메모리를 분리하기.
OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 로컬 또는 자체 호스팅 임베딩 모델 사용하기.

빠른 시작

1
OpenClaw CLI를 통해 플러그인을 설치합니다
openclaw plugins install memory-lancedb-pro@beta
2
플러그인 설정을 openclaw.json에 추가하고 메모리 슬롯을 설정합니다
3
설정을 검증하고 게이트웨이를 다시 시작합니다
openclaw config validate && openclaw gateway restart

사용 전 알아둘 점

AVX를 지원하는 CPU가 필요합니다. 일부 Linux x64 빌드에서는 네이티브 벡터 검색에 AVX2가 필요할 수 있습니다.
시맨틱 메모리에는 OpenAI 또는 Jina와 같은 임베딩 제공업체와 API 키가 필요합니다.
OpenClaw 호스트에 종속됩니다. 독립 실행형 도구가 아니라 플러그인입니다.
이전 버전에서 업그레이드하거나 임베딩 모델을 변경할 때는 새 데이터베이스에 신중하게 다시 임베딩해야 합니다.

토픽

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자주 묻는 질문

memory-lancedb-pro은(는) 무엇인가요?: OpenClaw 에이전트가 선호 사항과 결정을 LanceDB에 저장하고 이후 세션에서 불러올 수 있도록 하는 장기 메모리 플러그인입니다. memory-lancedb-pro는 OpenClaw 에이전트용 메모리 플러그인입니다. 대화에서 사실, 선호 사항, 결정, 프로젝트 맥락을 추출해 LanceDB 벡터 데이터베이스에 저장하고, 이후 답변 전에 관련 메모리를 주입해 사용자가 세션마다 같은 내용을 반복하지 않아도 되게 합니다.
memory-lancedb-pro은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: memory-lancedb-pro에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.
memory-lancedb-pro은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. memory-lancedb-pro의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.
memory-lancedb-pro은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 개인용 OpenClaw 어시스턴트가 세션을 넘어 코딩 스타일과 선호 사항을 기억하게 하기. 과거의 기술적 결정을 기록해 에이전트가 특정 선택을 내린 이유를 설명할 수 있게 하기. 하나의 게이트웨이에서 여러 에이전트나 프로젝트의 메모리를 분리하기. OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 로컬 또는 자체 호스팅 임베딩 모델 사용하기.
memory-lancedb-pro는 어떻게 설치하나요?: OpenClaw CLI를 통해 플러그인을 설치합니다: openclaw plugins install memory-lancedb-pro@beta 플러그인 설정을 openclaw.json에 추가하고 메모리 슬롯을 설정합니다 설정을 검증하고 게이트웨이를 다시 시작합니다: openclaw config validate && openclaw gateway restart
memory-lancedb-pro은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.