이게 대체 뭔가요?
한 줄로 말하면, "AI에게 붙이는 장기 기억 장치"입니다. 지금의 챗봇·AI 에이전트는 대화창을 닫으면 방금 나눈 이야기를 대부분 잊어버립니다. 그래서 사람이 매번 "내가 지난번에 말했듯이…"를 반복하게 됩니다. 이 도구는 그 반복을 없애기 위해, AI가 나눈 대화와 처리한 작업을 차곡차곡 정리해 두었다가 다음 작업 때 관련 내용을 자동으로 떠올리게 만듭니다.
핵심은 "전부 다 저장"이 아니라 "정리해서 저장"이라는 점입니다. 대화를 통째로 쌓아두면 오히려 지저분해지고 AI가 헷갈립니다. 그래서 이 시스템은 긴 기록을 짧은 요약으로 압축하고, 반복되는 패턴은 하나의 규칙으로 묶고, 나의 성향은 프로필로 정리합니다. 사람이 경험을 겪으며 요령과 취향을 쌓아가는 방식과 비슷합니다.
먼저 비용부터 보겠습니다
AI에게 매번 같은 배경을 다시 설명하면, 그만큼 토큰(AI 사용량)이 낭비되고 요금이 늘어납니다. 이 문제를 해결해주는 상용 "AI 메모리" 서비스들은 대개 월 구독료를 받고, 내 대화 기록을 자기네 클라우드에 저장합니다. TencentDB-Agent-Memory는 이걸 무료·로컬로 대체합니다.
※ 소프트웨어는 완전 무료 오픈소스입니다. AI 모델 자체 사용료는 별도이며, 오히려 이 도구가 그 사용료(토큰)를 최대 61%까지 줄여줍니다.
핵심은 '정리하며 쌓는' 4단계 기억
날것의 대화를 그대로 쌓지 않습니다. 대화 → 핵심 사실 → 반복 패턴 → 나의 프로필, 이렇게 네 단계로 걸러 올라가며 정리합니다. 그래서 AI가 "내가 누구인지, 무엇을 좋아하는지"를 매번 설명받지 않아도 알게 됩니다.
AI와의 작업이 이렇게 바뀝니다
어떻게 쓰나요
이 도구는 단독 앱이 아니라, AI 에이전트 프레임워크에 붙이는 "기억 부품"입니다. OpenClaw 사용자라면 명령어 한 줄로, Hermes 사용자라면 Docker로 간단히 붙일 수 있습니다.
기존 에이전트에 연결 — 플러그인
OpenClaw에서는 원커맨드 플러그인 설치로 별도 설정 없이 붙고, Hermes에서는 Docker로 통째로 띄우거나 기존 설치에 연결합니다. 새 프로그램을 배우는 게 아니라 쓰던 도구에 기억을 더하는 방식입니다.
대화가 자동으로 기록·압축 — Capture
이후부터는 나눈 대화와 작업이 자동으로 저장되고, 긴 기록은 요약 도표로 압축됩니다. 사용자가 따로 "이거 기억해"라고 지시할 필요가 없습니다.
4단계로 정제 — Extract → Profile
쌓인 대화에서 핵심 사실을 뽑고, 반복되는 상황을 패턴으로 묶고, 나의 성향을 프로필로 정리합니다. AI가 나를 점점 더 정확히 이해하게 됩니다.
새 작업마다 자동 소환 — Recall
새로운 요청을 하면, 관련된 기억이 알아서 떠올라 맥락에 반영됩니다. "지난번처럼 해줘"만 해도 AI가 그 '지난번'을 기억합니다.
가장 큰 차이는 "잊지 않는 AI"가 곧 "저렴한 AI"라는 점입니다. 기억이 없으면 매번 긴 배경 설명을 다시 넣어야 하고, 그 설명 하나하나가 토큰 요금으로 청구됩니다. 이 도구는 기억을 압축해 재사용하기 때문에, 작업 품질은 올리면서 사용량은 최대 61%까지 낮춥니다. 게다가 그 기억이 남의 클라우드가 아니라 내 컴퓨터에 남습니다.
솔직한 한계
지금은 개발자·파워유저용에 가깝습니다. 일반 챗봇 앱에 바로 켜는 스위치가 아니라, OpenClaw나 Hermes 같은 AI 에이전트 프레임워크를 이미 쓰고 있어야 붙일 수 있습니다. 이런 도구를 다뤄본 적이 없다면 진입 문턱이 있습니다.
연동 대상이 아직 제한적입니다. 현재는 특정 프레임워크(OpenClaw·Hermes) 위주로 지원되며, 우리가 흔히 쓰는 일반 챗봇 서비스에 곧바로 얹는 형태는 아닙니다. 앞으로 지원 범위가 넓어져야 대중적으로 쓰기 편해집니다.
공개된 지 얼마 안 된 초기 프로젝트입니다. 성능 수치(토큰 61% 절감, 성공률 51% 향상)는 개발팀 자체 벤치마크 기준이며, 실제 환경에서는 사용 방식에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 그럼에도 텐센트가 직접 공개하고 빠르게 스타를 모으는 만큼, 흐름을 지켜볼 가치가 큽니다.