Shodh-Memory: AI 에이전트를 위한 로컬 기반 영구 메모리 시스템

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핵심 요약

AI 에이전트가 세션 간 정보를 망각하는 문제를 해결하기 위해 Shodh-Memory가 개발되었다. 기존 메모리 시스템이 매번 LLM API를 호출하여 비용과 지연 시간이 발생하는 것과 달리, Shodh는 로컬 임베딩과 수학적 감쇠 모델을 활용해 오프라인에서 작동한다. Hebbian 학습과 확산 활성화(Spreading Activation) 원리를 적용하여 자주 사용되는 기억은 강화하고 불필요한 정보는 자동으로 삭제한다. Claude Code, Cursor 등 MCP를 지원하는 도구와 쉽게 통합되며 Python 및 Rust SDK를 제공한다.

배경

Docker 기본 지식, Python 또는 Rust 프로그래밍 기초, MCP(Model Context Protocol) 개념 이해

대상 독자

AI 에이전트 및 챗봇 개발자, 개인용 AI 워크플로우 최적화 사용자

의미 / 영향

LLM 의존도를 낮춘 로컬 메모리 아키텍처의 가능성을 보여주며, 에이전트의 운영 비용과 개인정보 보호 문제를 동시에 해결할 수 있는 대안을 제시한다.

섹션별 상세

Shodh-Memory는 기존의 mem0나 Zep과 달리 메모리 저장 시 LLM 호출을 전혀 사용하지 않아 비용이 발생하지 않으며 저장 속도가 약 55ms로 매우 빠르다.

시스템은 Working Memory(100개 항목), Session Memory(500MB), Long-Term Memory(RocksDB 기반)의 3단계 계층 구조로 데이터를 관리하여 효율적인 정보 회상을 지원한다.

Hebbian 학습 법칙을 적용하여 자주 조회되는 메모리의 검색 우선순위를 높이고, 일정 기간 사용되지 않은 정보는 activation decay 알고리즘을 통해 자동으로 망각하도록 설계되었다.

Model Context Protocol(MCP)을 지원하여 Claude Desktop이나 Cursor 같은 최신 AI 도구에 명령어 한 줄로 즉시 연결하여 에이전트의 개인화된 기억 저장소로 활용할 수 있다.

로컬 바이너리 크기가 약 17MB에 불과하며 GPU 없이도 작동하므로 개인용 워크스테이션부터 프로덕션 서버까지 다양한 환경에서 경량화된 배포가 가능하다.

실무 Takeaway

LLM API 비용을 절감하고 싶다면 메모리 저장 로직을 LLM 기반에서 Shodh와 같은 알고리즘 기반 로컬 시스템으로 전환하여 비용을 0으로 낮출 수 있다.
에이전트의 응답 지연 시간을 줄이기 위해 20초 이상 걸리는 기존 클라우드 메모리 대신 200ms 미만의 응답성을 제공하는 Shodh-Memory를 도입할 수 있다.
보안이 중요한 프로젝트의 경우 외부 데이터베이스나 클라우드 연결 없이 로컬 바이너리만으로 작동하는 Shodh를 통해 데이터 프라이버시를 유지하며 메모리 기능을 구현할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubShodh-Memory GitHub

문서MCP Registry