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memU

AI MemoryskillPython

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무엇인가

memU는 데스크톱 코딩 에이전트의 세션 기록을 기억 저장소로 환산하고, 이후 작업에서 그 기억을 다시 주입하는 메모리 계층이다. 규율하는 영역은 세션 간·에이전트 간 지식 이전, 그리고 반복되는 작업 절차를 재사용 가능한 스킬로 축적하는 일이다. 사용자별 LLM 위키를 세션·에이전트·기기를 넘어 공유하는 것을 목표로 하며, 핵심 메모리 로직은 약 500줄 규모다.

어떻게 동작하나

동작은 호스트별 사이드카 바이너리가 두 개의 이음새를 붙잡는 구조다. record 쪽에서는 예약된 브리징 태스크가 새 세션 로그(메시지·툴 호출 포함)를 자체 완결 job 파일로 슬라이스하고, 에이전트가 관련 기존 스킬을 읽은 뒤 아무것도 하지 않거나 기존 스킬을 패치하거나 새 스킬을 만든다. 결과 Markdown은 이름·설명·재사용 워크플로를 담고, commit이 commit_results로 제출하면 memU가 이름과 설명을 임베딩해 skill 트랙에 저장한다. inject 쪽에서는 호스트 지시 파일에 상시 문장을 심어 에이전트가 답변 전에 retrieve(→ progressive_retrieve)를 실행하도록 만든다. MemoryService는 LLM·채팅 호출을 하지 않고 저장·임베딩·검색만 담당한다.

무엇과 다른가

프롬프트에 기억을 직접 붙여 넣거나 정적 규칙 파일을 손으로 관리하는 방식과 달리, 기억이 파일로 축적되고 임베딩 검색으로 되돌아온다. 판단과 종합은 전적으로 호스트 에이전트 안에서 일어나고 서비스는 저장·검색만 맡는다. 모든 호스트는 ~/.memu/config.env 하나로 설정된 백엔드(로컬 또는 MemU Cloud)를 공유하므로, 한 호스트의 세션이 가르친 내용을 다른 호스트가 검색한다. 새 호스트 추가는 TranscriptSource 하나와 HostSpec 크기의 CLI로 끝나고 파이프라인·동사·지시문은 공유된다.

어떻게 쓰나

설치는 memu.so에서 API 키를 받은 뒤 에이전트에 SKILL.md를 읽고 그 지시를 따르라는 메시지를 보내는 한 번의 절차로 시작한다. SKILL.md는 라우팅 스킬로서 패키지 설치, 호스트 식별(전용 어댑터가 없으면 memu-agent detect로 대체), 해당 호스트의 설치 가이드 출력과 수행(백엔드 설정, 예약 브리징 태스크 등록, 지시 파일 패치, 각 단계 검증 게이트)을 지시하고 마지막에 어느 이음새가 활성화됐는지 보고한다. 이후 memu-claude-code retrieve "..." 같은 어댑터 명령으로 수동 검색이 가능하고, memu doctor가 설정·선택 모드·실제 검색을 확인한다. 제거 시에는 호스트 통합과 툴링만 지우고 메모리 저장소와 config.env는 남겨 재설치 시 이어 쓸 수 있다.

전제와 한계

전제와 한계는 다음과 같다. 테스트된 통합은 macOS·Windows·Linux 매트릭스 기준이며 릴리스마다 변한다. 전용 바이너리가 없는 에이전트는 memu-agent detect가 세션 로그 존재 여부(기억화 가능)와 패치할 지시 파일 존재 여부(검색 가능)만 판정한다. 자체 호스팅은 단일 기기·임베딩 키가 필요하고, 클라우드 모드는 API 키가 필요하다. 스킬 합성 품질은 호스트 에이전트의 판단에 의존하며 MemoryService 자체는 LLM 호출을 하지 않는다.

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