# Show GN: Greeum - 인간 모방형 메모리 저장소 모듈

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=22971](https://news.hada.io/topic?id=22971)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/22971.md](https://news.hada.io/topic/22971.md)
- Type: show
- Author: [kachirjsdn](https://news.hada.io/@kachirjsdn)
- Published: 2025-09-09T00:29:25+09:00
- Updated: 2025-09-09T00:29:25+09:00
- Original source: [github.com/DryRainEnt](https://github.com/DryRainEnt/Greeum)
- Points: 13
- Comments: 7

## Summary

**LLM**의 **인간 기억체계**를 모방한 Greeum은 **단기(STM)**와 **장기(LTM) 아키텍쳐**를 결합해, 대화 맥락을 빠르고 정확하게 저장·검색하는 솔루션을 제공하며, 블록체인 구조와 **FAISS 벡터 인덱싱**으로 무결성과 의미 기반의 검색 효율을 동시에 확보합니다. 모든 상호작용을 **액션 단위 라벨링**으로 영구 보존하며, 구조화된 메모리와 **그레마스 액탄트 모델**을 통해 연관·인과관계 추론에 최적화된 기반 구조를 설계합니다. 이 시스템은 향후 **가상 인격** 및 **자율적 AI** 비서 구현의 핵심 모듈로 적용될 전망이며, 빠른 응답성과 자율성을 위해 로컬 LLM 기반의 통합 운영도 추진하고 있습니다.

## Topic Body

[ 소개 ]  
- 그리움(Greeum)은 LLM을 위한 **인간 기억체계 모방형** 기억 시스템입니다.  
- 아래의 2계층 아키텍쳐를 통해 빠르고 정확하며 안전한 기억력을 제공합니다.  
- 개발자는 1인 인디게임 개발자 출신으로 본 분야의 전문 지식이 부족함.  
- 기획과 구조 설계 및 테스트 이외에는 전부 바이브 코딩으로 개발 진행중.  
  
[ 아키텍쳐 ]  
- **[ STM (Short-Term Memory ]**  
- - TTL 기반 임시 기억과 AI Context Slots로 작동  
- - 현재 진행중인 대화의 맥락을 유지  
- - 주요 정보를 앵커 포인트로 고정하여 빠르게 접근  
- **[ LTM (Long-Term Memory ]**  
- - 블록체인 구조의 불변 메모리 블록으로 구성  
- - 해시 체인으로 무결성을 보장  
- - FAISS 벡터 인덱싱과 BERT 재랭킹으로 의미론적 검색을 수행.  
  
[ 사용 ]  
- 현재 API나 CLI로도 사용 가능  
- 기본적으로는 **MCP**로 활용하기를 권장.  
- 컨텍스트 메모리가 협소한 ClaudeCode와 궁합이 발군임.  
- 사용시에 CLAUDE.md 등에서 아래 예시처럼 명시적으로 사용할 것을 권장.  
-  저장 단위: 액션 단위 라벨링  
= 모든 메모리 저장은 그레마스 6개 액탄트 역할을 기반으로  
= [주체-행동-객체] 구조의 1-2문장으로 기록  
- 저장 패턴 예시:  
= [사용자-요청-MCP도구테스트] 연결된 도구 파악 및 테스트 진행  
= [Claude-발견-TypeScript오류] src/types/session.ts의 processId 타입 불일치  
= [팀-결정-아키텍처변경] 마이크로서비스에서 모놀리스로 전환, 성능상 이유  
= [사용자-제안-그레마스모델적용] 액탄트 구조로 상호작용 패턴 기록  
- 저장 빈도: 모든 상호작용은 영구 보존 가치  
= 기본 원칙: "모든 작업 단위는 영구 보존 가치가 있다"  
= 중요도 판단보다 패턴 누적 우선  
- 저장 시점:  
= 사용자 질문/요청마다 저장  
= 문제 발견/해결마다 저장  
= 작업 전환점마다 저장  
= 피드백과 개선사항마다 저장  
= 코드 변경, 설정 수정마다 저장  
= 테스트 결과, 성능 측정마다 저장  
  
[ 예정 ]  
- 직전 작업은 메모리 스키마 단위의 그레마스 액탄트 모델 적용임.  
- 모든 기억 구조를 구조화 해서 연관관계 및 인과관계 추론이 목적  
- 궁극적으로 가상 인격을 구성하기 위한 핵심 키포인트가 될 것으로 기대.  
  
[ 비고 ]  
- 현재 이 아키텍쳐를 이용하여 AI 가상 비서 - "루카 프로젝트" 진행중  
- 아래 요소들의 조합으로 자율성을 지닌 가상 인격체 개발을 목표함.  
**=** 그리움을 통한 기억 시스템과 연관/인과관계 추론 능력  
**=** 좋음<>나쁨 / 긴장<>이완 / 수동<>능동 패턴의 "디지털 호르몬" 구현  
**=** 빠른 응답시간 및 자율성을 위해 로컬 LLM 모델인 Gemma 사용중 (변경 예정)  
- 한 PC당 한 인격체가 배치되는 자율형 OS역할 수행이 가능할 것으로 기대.  
- 관련 의견이나 피드백을 항상 기다리고 있음.

## Comments



### Comment 43548

- Author: ng0301
- Created: 2025-09-09T14:47:10+09:00
- Points: 1

한국어 같은데 번역체 같은 신기함

### Comment 43595

- Author: geekygeek
- Created: 2025-09-10T14:42:32+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 43548
- Depth: 1

- AI를 써서 만들어낸 글이라는 인상을 받았음  
- 존대와 반말이 섞여 있으며 마침표는 어느 규칙에 따라 찍힌 것인 지 궁금함  
- 이런 유형의 글쓰기 스타일은 **AI에 의존하는 사람**들의 문서에서 점점 많이 관찰되며, 내용은 방대하고 불릿리스트의 뎁스도 끝이 없지만 정작 핵심을 파악하긴 어려워짐  
- 그레마스 행위자 모델을 어느 정도로 이해하고 있는 지 궁금한데, AI가 뱉어냈을 그레마스 액탄트라는 단어를 그대로 본문에 집어넣었기 때문임  
- 구글에 **그레마스 액탄트**를 검색하면 본 페이지만 나옴

### Comment 43599

- Author: kachirjsdn
- Created: 2025-09-10T22:00:04+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 43595
- Depth: 2

객관적인 평가 감사드립니다.  
존대/반말과 마침표는 무의식적인 습관인 것으로 보이는데 모르고 있었습니다.  
아마 정보 전달 목적인 것과 개인 사견이 들어간 것의 차이같은데 반성해보겠습니다.  
한동안 AI에 의존한 개발에 집중하고 있어서 저도 모르게 이런 스타일이 된 것 같습니다.  
  
그레마스 행위자 모델에 대해서는 학부시절 교양으로 처음 접하고  
졸업 이후에 게임 개발 및 시나리오 작성 과정에서 개인적으로 공부하고 있다가  
다시 개발로 돌아오면서 응용하여 써보고자 했습니다.  
행위자 모델이 아니라 액탄트라고 쓴건...  
클로드코드가 자꾸 그렇게 쓰길래 저마저 그렇게 손에 붙어버린 모양입니다.  
  
많은 인사이트를 얻을 수 있었습니다.  
앞으로도 꾸준히 배우겠습니다. 감사합니다.  
글의 정보 밀도가 다르네요...

### Comment 43550

- Author: kachirjsdn
- Created: 2025-09-09T16:26:21+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 43548
- Depth: 1

엇... 긱뉴스에 올라온 기사들 보고 최대한 비슷하게 적어보려고 노력했어요...  
굳이 그럴 필요가 없었나보네요 ㅎㅎ;;

### Comment 43525

- Author: v08zbv8fvlkjasdflkj
- Created: 2025-09-09T06:40:35+09:00
- Points: 2

세일즈 포인트?  
  
개발자는 1인 인디게임 개발자 출신으로 본 분야의 전문 지식이 부족함.  
기획과 구조 설계 및 테스트 이외에는 전부 바이브 코딩으로 개발 진행중.  
  
zzz

### Comment 43551

- Author: kachirjsdn
- Created: 2025-09-09T16:27:30+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 43525
- Depth: 1

티끌만큼이라도 프로덕션 관련 경험이 있어서 나름 다행이라면 다행이랄까요 ㅋㅋ  
부끄럽지만 열심히 해보겠습니다!

### Comment 43523

- Author: kachirjsdn
- Created: 2025-09-09T02:13:41+09:00
- Points: 2

사용법은  
pip install greeum  
claude mcp add greeum greeum mcp serve  
로 충분함.  
playwright mcp와 함께 쓰면 정말 완성까지 자동으로 진행이 가능해짐.