트라이-노드 메모리: 인간/에이전트 볼트 분리를 통한 오픈소스 지속적 에이전트 메모리

Tri-Node Memory는 AI 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 메모리 아키텍처로, 에이전트의 지속적 메모리와 인간의 노트를 분리합니다. OpenClaw의 기본 접근 방식처럼 모든 것을 하나의 버킷에 덤프하는 대신, 인간 볼트, 에이전트 저널, 그리고 이들을 연결하는 추론 계층이라는 세 개의 별도 노드를 사용합니다.

작동 방식

이 시스템은 각각 별도의 Git 저장소를 가진 두 개의 옵시디언 볼트를 사용합니다:

• 인간 볼트: 선별된 노트와 프로젝트 파일. 에이전트는 이 볼트를 읽지만, 허가 없이 쓰지 않습니다.
• 에이전트 저널: OpenClaw의 내부 메모리 미러와 에이전트가 관련 정보를 저장하는 공간. 에이전트는 사용자 볼트를 읽고 자신의 볼트에만 쓰며, 명시적으로 요청하지 않는 한 경계를 넘지 않습니다.

추론 계층은 에이전트 응답 생성 시 두 볼트를 조정합니다.

설정

Tri-Node는 도구와 모델에 구애받지 않습니다. 설정 파일을 넣고 볼트를 지정하면 에이전트가 정체성, 메모리, 경계를 유지하며 작동합니다. OpenClaw, Claude Code, Codex와 함께 사용할 수 있습니다.

중요성

Google, Karpathy 등의 기존 시스템은 에이전트의 정체성과 메모리를 시스템에 구애받지 않는 프레임워크로 분리하지 않습니다. Tri-Node는 개발자에게 에이전트가 기억할 내용과 비공개로 유지할 내용에 대한 세밀한 제어권을 제공합니다.

시작하기

전체 가이드는 Substack에서, 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 저장소를 클론하고, 두 개의 옵시디언 볼트를 설정하고, 경로를 구성하면 에이전트가 별도의 메모리를 유지합니다.