TL;DR

Hivemind는 Claude Code, OpenClaw, Codex, Cursor 등 여러 coding agent의 세션 trace를 Deeplake에 저장하고 팀 공용 memory로 만드는 TypeScript CLI tool입니다. 세션 종료 후 background worker가 반복 작업을 SKILL.md로 codify하고, hybrid retrieval과 proactive recall을 통해 다른 agent의 context에 기존 작업과 팀 규칙을 주입합니다. 설치는 hivemind install로 진행하며 Node 22 이상, Deeplake 로그인 또는 API token, 지원 agent별 hook·plugin·MCP 연결이 필요합니다. LoCoMo README 공개 수치에서는 메모리 미사용 baseline보다 비용 25%, token 1.7×, turn 31%를 줄였지만 prompt와 tool output을 workspace 사용자에게 공유하므로 데이터 수집 정책과 BYOC 요구사항을 먼저 확인해야 합니다.

핵심 포인트

• 여러 coding agent의 프롬프트·tool call·응답을 Deeplake에 구조화된 trace로 저장합니다. 백그라운드 worker가 반복 패턴을 SKILL.md로 codify한 뒤 팀의 다른 agent에 전파합니다. Claude Code, OpenClaw, Codex, Cursor, Hermes Agent, pi를 함께 쓰는 팀에 적합한 CLI 중심 도구입니다.
• hivemind install 한 번으로 감지된 agent에 marketplace plugin, hook, native extension, skill, MCP server를 연결합니다. 검색은 embedding 기반 semantic retrieval과 BM25 lexical retrieval을 결합하며 embedding daemon을 끄면 lexical-only로 동작합니다. 세션 요약·proactive recall·codebase graph·wiki 문서·팀 규칙·Goals와 KPIs까지 동일한 공유 memory 위에서 처리합니다.
• 모든 사용자 prompt, tool call과 입력, tool response, assistant response, subagent activity가 Deeplake workspace에 저장되고 같은 workspace 사용자가 읽을 수 있습니다. HIVEMIND_CAPTURE=false나 .hivemind의 collect:false로 수집을 끌 수 있으며 조직·workspace 라우팅도 설정할 수 있습니다. 민감한 코드와 대화를 외부 SaaS에 보내기 어려운 팀은 BYOC 지원 범위와 workspace 권한 모델을 먼저 확인해야 합니다.

벤치마크

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