- 대화에서 사실(facts)을 자동 추출하고 사용자 프로필을 구축하는 AI용 메모리·컨텍스트 레이어로, 대화 간 정보를 기억하지 못하는 AI의 한계를 보완
- 지식을 업데이트하고, 모순을 처리하고, 만료된 정보를 삭제(자동 망각) 까지 처리함
- "방금 SF로 이사함"이 "NYC에 거주함"을 대체한다는 걸 이해하며, "내일 시험 있음" 같은 임시 사실은 날짜 경과 후 만료 처리
- Memory + RAG를 단일 쿼리로 결합한 Hybrid Search 제공, 지식 베이스 문서와 개인화된 컨텍스트를 함께 반환
- User Profiles 자동 유지 — 안정적 사실(static) + 최근 활동(dynamic)을 한 번의 호출(약 50ms)로 제공
- Connectors를 통해 Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub를 실시간 webhook으로 자동 동기화
- Multi-modal Extractors 내장 — PDF, 이미지(OCR), 비디오(전사), 코드(AST 인식 청킹)를 업로드만으로 처리
- 개발자는 단일 API로 메모리/RAG/프로필/커넥터 추가 가능, vector DB 설정 이나 임베딩 파이프라인/청킹 전략 필요없음
- MCP 서버·플러그인 제공 — Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes 등 지원,
memory/recall/context도구 제공 - 단일 바이너리로 제공되어 설정필요없이 바로
localhost:6767에서 동작, Ollama 연동 시 완전 오프라인 사용 - Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Mastra, Agno, n8n 등 드롭인 래퍼 제공
- LongMemEval(81.6%), LoCoMo, ConvoMem 등 AI 메모리 주요 벤치마크 3종에서 1위를 차지
- 자체 오픈소스 벤치마크 프레임워크 MemoryBench도 공개
- MIT 라이선스
Supermemory - AI를 위한 메모리 & 컨텍스트 엔진
(github.com/supermemoryai)
GeekNews Weekly에 포함된 글입니다.
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댓글과 토론
함께보면 좋은글에도 잔뜩 있긴한데 이런 AI를 위한 무슨무슨 메모리, 프레임워크, 라이브러리, 도구들이 서로 비슷한게 최근 너무 우후죽순 생겨나서 뭐가 뭔지 따라가기가 어렵네요..
이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요.
사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다.