엔그램: 현저성 게이트 캡처와 드림 사이클을 갖춘 Claude 메모리 플러그인

엔그램이 하는 일

엔그램은 Claude용 메모리 플러그인으로, 모든 것을 기록하고 나중에 검색하는 대신 캡처 시점에 필터링하여 중요한 것은 저장하고 중요하지 않은 것은 잊어버립니다. 개발자는 기존 메모리 플러그인에 대한 불만으로 이 도구를 만들었습니다.

작동 방식

Claude가 사용하는 모든 도구는 5가지 중요도 차원(놀라움, 새로움, 각성, 보상, 갈등)으로 점수가 매겨집니다. 임계값 미만의 관찰은 삭제되고, 임계값 이상의 관찰은 SQLite에 저장됩니다. 점수 평가 시스템은 LLM 호출을 사용하지 않으며 관찰당 <10ms가 소요됩니다.

주요 기능

• 중요도 기반 캡처: git status와 같은 일상적인 작업은 낮은 점수를 받아 삭제되고, 리팩터링 후 테스트 실패와 같은 중요한 이벤트는 높은 점수를 받아 저장됩니다.
• 자동 주입: 5가지 훅(SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, PostCompact, Stop)이 메모리 작업을 자동으로 처리합니다. 사용자가 수동으로 쿼리할 필요가 없습니다.
• 드림 사이클: 세션 종료 시 반복되는 워크플로, 오류→수정 체인, 개념 클러스터를 추출합니다. 선택적 "딥 드림"은 Claude에게 "이 세션의 의미는 무엇인가요?"라고 질문하여 의미론적 통합을 수행합니다.
• 신뢰도 감소: 메모리는 매일 신뢰도를 잃고 0.1 미만으로 떨어지면 제거되어 오래된 잘못된 패턴이 미래 세션을 왜곡하는 것을 방지합니다.
• 디렉터리별 격리: 각 프로젝트는 자체 데이터베이스를 가져 프로젝트 간 노이즈를 방지합니다.
• 인식적 라벨링: 관찰에는 "관찰됨", 패턴에는 "추론됨(정확하지 않을 수 있음)" 태그가 붙습니다. 시스템은 실제 발생한 일과 시스템이 생각하는 발생한 일을 구분합니다.

기술적 세부사항

드림 사이클은 개발자가 가장 기대하는 기능입니다. 다른 메모리 플러그인이 사용자가 한 일을 기억하는 반면, 엔그램은 "잠시 숙고하여" 중요한 것을 통합하고 나머지는 잊어버립니다. 이는 생물학적 기억과 유사합니다. 이 도구는 엣지 AI용 인지 커널인 SAGE에서 분화된 프로젝트이며, 현재 6대의 머신 플릿에서 실행 중입니다.

개발자는 중요도 점수 임계값이 실제로 적절하게 느껴지는지에 대한 피드백을 구하고 있습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 MIT 라이선스로 이용 가능합니다.