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TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

채팅, 문서, 코드를 에이전트 프레임워크 전반에서 활용할 수 있는 공유·관리형 메모리 자산으로 바꾸는 AI 에이전트 팀용 메모리 허브입니다.

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9시간 전

어떤 프로젝트인가요?

TencentDB Agent Memory는 AI 에이전트가 새 세션을 시작할 때마다 프로젝트를 다시 설명하고, 문서를 다시 읽고, 워크플로를 다시 찾아야 하는 반복 작업을 줄여 줍니다. 메모리 자산을 네 가지 유형으로 구성합니다. 사용자 선호, 사실, 결정을 담는 Chat Memory, 완료된 작업에서 추출한 Skills, 제품 문서와 사양을 바탕으로 만든 Wiki, 그리고 코드 심볼, 파일, 호출 관계, 영향 경로를 색인하는 CodeGraph입니다.

자산은 팀, 에이전트, 소유권을 설정하는 Memory Hub 패널에서 관리합니다. 공개 범위는 비공개, 팀 전체, 사용자·역할·에이전트 ACL로 제한, 특정 에이전트 전용으로 설정할 수 있으며 각 에이전트에는 필요한 자산을 할당합니다. Proxy를 사용하면 Claude Code, Codex, CodeBuddy, Hermes, OpenClaw 같은 기존 클라이언트에서 base URL만 변경해 연결할 수 있어 플러그인이나 MCP 서버가 필요하지 않습니다.

이 프로젝트는 Docker 스타일의 시작 스크립트로 배포하며 Node.js 22.16 이상이 필요합니다. Wiki와 CodeGraph는 비동기로 처리되며, 현재 CodeGraph는 공개 HTTPS 저장소를 지원합니다.

핵심 기능

  • 01Chat Memory는 원시 대화부터 페르소나까지 여러 계층으로 사용자 선호, 사실, 결정, 상호작용 기록을 저장합니다.
  • 02Skills는 대화와 도구 호출에서 추출하며 버전, 리소스 파일, 검증 규칙을 지원합니다.
  • 03Wiki는 문서를 링크 그래프가 있는 구조화된 페이지로 변환하고, CodeGraph는 심볼, 호출, 영향 경로를 색인합니다.
  • 04공개 범위는 비공개부터 팀 전체, ACL 기반 제한 접근까지 설정할 수 있으며 에이전트별로 자산을 연결할 수 있습니다.
  • 05Proxy는 base URL만 변경해 기존 에이전트 클라이언트를 연결하며, 플러그인이나 MCP 서버가 필요하지 않습니다.
  • 06계층형 검색은 BM25, 벡터 검색, RRF를 결합하고 항목 수와 문자 예산을 제한합니다.

활용 사례

  • 코딩 에이전트 팀 전체에서 프로젝트 아키텍처 문서와 코드 영향 분석을 공유합니다.
  • 사용자 선호와 과거 결정을 Claude Code 또는 Codex의 새 세션으로 이어갑니다.
  • 반복해서 사용하는 문제 해결 또는 릴리스 절차를 특정 에이전트에서 재사용할 Skills로 만듭니다.
  • 기존 저장소, 문서, 채팅 기록을 가져와 새 에이전트 팀을 구성합니다.

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git
  2. 2

    deploy 디렉터리로 이동합니다

    cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images
  3. 3

    env 템플릿을 복사하고 LLM 매개변수를 입력합니다

    cp .env.example .env
  4. 4

    명령 하나로 모든 서비스를 시작한 다음 http://localhost:8125를 엽니다

    ./start-all.sh

사용 전 알아둘 점

  • 실행 전에 LLM 매개변수 두 세트(메모리 그룹 및 프록시 그룹)를 입력해야 합니다.
  • MongoDB 스토리지 백엔드는 실험적 기능이며 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
  • 메타데이터의 라이선스가 NOASSERTION으로 표시되어 있으므로 README 배지에 MIT라고 표시되어 있어도 라이선스 조건을 직접 확인하세요.

토픽

자주 묻는 질문

TencentDB-Agent-Memory은(는) 무엇인가요?
채팅, 문서, 코드를 에이전트 프레임워크 전반에서 활용할 수 있는 공유·관리형 메모리 자산으로 바꾸는 AI 에이전트 팀용 메모리 허브입니다. TencentDB Agent Memory는 AI 에이전트가 새 세션을 시작할 때마다 프로젝트를 다시 설명하고, 문서를 다시 읽고, 워크플로를 다시 찾아야 하는 반복 작업을 줄여 줍니다. 메모리 자산을 네 가지 유형으로 구성합니다. 사용자 선호, 사실, 결정을 담는 Chat Memory, 완료된 작업에서 추출한 Skills, 제품 문서와 사양을 바탕으로 만든 Wiki, 그리고 코드 심볼, 파일, 호출 관계, 영향 경로를 색인하는 CodeGraph입니다.
TencentDB-Agent-Memory은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
TencentDB-Agent-Memory은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
TencentDB-Agent-Memory은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. TencentDB-Agent-Memory의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.
TencentDB-Agent-Memory은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
코딩 에이전트 팀 전체에서 프로젝트 아키텍처 문서와 코드 영향 분석을 공유합니다. 사용자 선호와 과거 결정을 Claude Code 또는 Codex의 새 세션으로 이어갑니다. 반복해서 사용하는 문제 해결 또는 릴리스 절차를 특정 에이전트에서 재사용할 Skills로 만듭니다. 기존 저장소, 문서, 채팅 기록을 가져와 새 에이전트 팀을 구성합니다.
TencentDB-Agent-Memory는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git deploy 디렉터리로 이동합니다: cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images env 템플릿을 복사하고 LLM 매개변수를 입력합니다: cp .env.example .env 명령 하나로 모든 서비스를 시작한 다음 http://localhost:8125를 엽니다: ./start-all.sh
TencentDB-Agent-Memory은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

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

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