JuniorMemSys-Suite은(는) 무엇을 하나요?
Apple Silicon에서 위상 데이터 분석과 비트 드리프트 추론을 사용하여 AI 에이전트를 위한 효율적인 메모리 시스템을 구축합니다.
개요
이 스위트는 AI 에이전트가 장기 기억을 저장하고 검색할 수 있는 메모리 시스템을 제공합니다. Apple Silicon의 신경 엔진과 통합 메모리 아키텍처를 활용하여 고성능 처리를 보장합니다.
기능
- 위상 데이터 분석: 메모리 항목 간의 구조적 관계를 분석하여 유사한 기억을 클러스터링하고 연관 검색을 개선합니다.
- 비트 드리프트 추론: 시간에 따른 메모리 중요도 변화를 추적하여 오래된 정보를 자동으로 페이드 아웃하고 자주 액세스하는 기억을 강화합니다.
- Apple Silicon 최적화: Metal Performance Shaders 및 Accelerate 프레임워크를 사용하여 로컬 NPU 및 GPU 가속을 활용합니다.
- 플랫폼 호환성: Cursor, Claude Code, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 즉시 사용 가능합니다.
설치
pip install juniormemsys-suite
또는 소스에서:
git clone https://github.com/feliciaksantana17/JuniorMemSys-Suite.git
cd JuniorMemSys-Suite
pip install -r requirements.txt
빠른 시작
from juniormemsys import MemorySystem
# Apple Silicon에서 메모리 시스템 초기화
mem_sys = MemorySystem(device="mps", topology_analysis=True)
# 메모리 저장
mem_sys.store("사용자는 Python과 TypeScript를 좋아합니다.")
# 메모리 검색
results = mem_sys.recall("사용자의 프로그래밍 언어 선호도")
print(results)
구성
환경 변수:
JMS_MEMORY_SIZE: 사용할 최대 메모리 항목 수 (기본값: 1000)JMS_DRIFT_RATE: 비트 드리프트 감쇠율 (0.0 ~ 1.0, 기본값: 0.1)JMS_TOPOLOGY_LAYERS: 위상 분석 레이어 수 (기본값: 3)
API 참조
MemorySystem
| 메서드 | 설명 |
|---|---|
store(content, metadata) | 주어진 콘텐츠와 선택적 메타데이터로 메모리 저장 |
recall(query, top_k) | 쿼리와 관련된 상위 K개 메모리 검색 |
forget(timestamp) | 지정된 타임스탬프 이전의 오래된 메모리 제거 |
consolidate() | 위상 분석을 사용하여 유사한 메모리 병합 |
라이선스
MIT