YourMemory: 생물학적 감쇠를 갖춘 AI 메모리, LoCoMo-10에서 59% 재현율 달성

YourMemory는 Ebbinghaus 망각 곡선을 사용하여 AI 에이전트를 위한 지속적인 메모리를 구현합니다. 기억은 회상을 통해 강화되지 않으면 감소하고, 임계값에 도달하면 사용되지 않는 데이터가 제거됩니다. 로컬 우선 MCP 서버로 DuckDB 위에 구축되었으며, BM25, 벡터 검색, 그래프 계층을 결합하여 의미론적 검색이 관련 있지만 유사하지 않은 노드를 놓치는 '논리적 이웃' 문제를 해결합니다.

벤치마크

LoCoMo-10 벤치마크(10개의 다중 세션 대화에서 1,534개의 QA 쌍) 결과:

• YourMemory: 59% Recall@5 (95% CI: 56–61%)
• Zep Cloud: 28% (95% CI: 26–30%)

Zep Cloud보다 2배 더 나은 재현율을 보입니다. 상태 비저장 벡터 저장소는 토큰 낭비가 84% 더 많다고 보고됩니다.

빠른 시작

Python 3.11–3.14. Docker나 외부 서비스가 필요하지 않습니다.

pip install yourmemory
yourmemory-setup

설정 경로 확인:

yourmemory-path

MCP 설정

Claude Code — ~/.claude/settings.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "yourmemory": {
      "command": "yourmemory"
    }
  }
}

Claude Desktop — 적절한 설정 파일에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "yourmemory": {
      "command": "yourmemory"
    }
  }
}

Cline, Cursor, OpenCode 및 모든 MCP 호환 클라이언트(Windsurf, Continue, Zed)는 yourmemory-path의 전체 경로를 사용하여 연결할 수 있습니다.

메모리 워크플로우

샘플 명령어 복사:

cp sample_CLAUDE.md CLAUDE.md

그런 다음 CLAUDE.md를 편집하여 이름과 사용자 ID를 입력합니다. Claude는 세 가지 MCP 도구를 사용하여 모든 작업에서 회상 → 저장 → 업데이트 워크플로우를 따릅니다:

• recall_memory(query) — 작업 시작 시 관련 메모리 검색
• store_memory(content, importance) — 생물학적 감쇠와 함께 임베딩 및 저장
• update_memory(id, new_content) — 재임베딩 및 오래된 정보 교체

예: store_memory("Sachit는 Python에서 탭보다 공백을 선호합니다", importance=0.9, category="fact")

대상 사용자

장기 프로젝트를 실행하고 사용자 선호도, 프로젝트 컨텍스트를 기억해야 하며 매 세션마다 처음부터 다시 학습하는 것을 피하려는 AI 코딩 에이전트를 구축하는 개발자.