에이전트 영구 메모리
어제 한 일을 기억하는 장기 에이전트.
자율 AI 에이전트를 만들거나 운영하는 사람을 위해. 기본은 매 런이 처음부터 — Memory.Wiki는 허브 URL을 에이전트의 런 간 메모리로 만들고, MCP 서버를 통해 읽기/쓰기 가능.
지금의 고통
- 에이전트 (Claude Code, Cursor agent, Aider, 커스텀 등) 가 한 시간 동안 돌아가서 12개 결정을 내리고 작업을 마칩니다. 다음 런은 처음부터.
- 벤더 방식으로 메모리를 붙입니다 — Cursor rules 파일, OpenAI Memories, 에이전트별 JSON 상태. 각각 다른 포맷에 살고, 도구 간 공유 안 되고, 문서처럼 읽을 수도 없음.
- 에이전트가 잘못된 결정을 하면 trail을 audit 못 함. 메모리가 불투명하거나 N개 store에 흩어져 있음.
- 벡터 DB + 커스텀 retrieval 레이어를 붙이지 않고 이전 런에서 배우게 하고 싶음.
당신이 하는 일
01
에이전트에 Memory.Wiki 허브 부여
허브 생성 (memory.wiki/hub/<slug>). 허브 URL이 에이전트의 메모리 주소. 안에 있는 번들 URL이 프로젝트/태스크 타입별로 메모리를 스코프.
02
MCP 서버 연결
`memory-wiki-mcp`를 에이전트의 MCP 설정 (Claude Code의 .mcp.json, Cursor의 설정 등) 에 떨어뜨림. 이제 에이전트는 자기 허브를 향한 26개 도구 — read, write, search, append, version — 를 가짐.
03
런 전: 허브 URL을 컨텍스트로 pull
모든 에이전트 런의 첫 단계는 `Memory.Wiki pull <hub_url>` 또는 `Memory.Wiki search <task topic>`. 허브는 plain 마크다운으로 fetch됨 — 벡터 셋업 없음, 벤더 SDK 없음.
04
런 후: 결정을 다시 write
에이전트가 끝나면 `Memory.Wiki capture` (또는 `mw_create` MCP 도구) 를 호출 — 구조화된 요약 (결정, 근거, 수정한 파일, follow-up) 과 함께. 다음 런이 이를 이전 모든 것과 함께 읽음.
돌려받는 것
- 에이전트 메모리가 audit, 공유, 다른 에이전트에 핸드오프 가능한 URL — 벤더 blob이 아님.
- 도구 간 호환: 같은 허브 URL이 Claude Code 에이전트, Cursor 에이전트, 커스텀 Aider 루프에 모두 작동. 전부 같은 메모리를 봄.
- 기본 버전 관리: 모든 write가 스냅샷. 에이전트가 regression을 만들면 번들을 diff.
- Concept index가 런 간 겹치는 테마를 끌어냄 — "에이전트가 Postgres를 고른 게 이번이 세 번째"가 related 패널에 떠오름.
구체 예시
예시: 같은 repo에서 30번 돌아간 코딩 에이전트
허브 memory.wiki/hub/acme-agent — 주요 리팩토링 (auth, billing, search) 별로 번들. 매 런은 번들 URL을 fetch하며 시작, 결정 문서를 append하며 종료. 30번 런 후 허브에는 47개 결정, "rate-limit"을 9개에서 엮은 concept index가 있고, 새 AI 세션이 누군가 re-prime하지 않아도 마지막 지점에서 정확히 이어받음.
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