TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
AI 에이전트를 위한 계층형 장기 메모리 시스템으로, 토큰 사용을 61% 줄이고 작업 성공률을 51% 향상시킵니다.
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중간맛 분석
스택: TypeScript 기반 OpenClaw 플러그인 & Hermes 에이전트 지원. 핵심: 심볼 메모리(Mermaid 캔버스로 로그 압축)와 계층형 메모리(L0 대화→L1 원자 사실→L2 시나리오→L3 페르소나)의 이중 구조. 바로 쓸 수 있나: 네. OpenClaw는 설정 한 줄("enabled": true)로 즉시 동작하고, Hermes는 나 수동 플러그인 설치로 구성. 데모: OpenClaw×Memory와 Hermes×Memory의 실제 동작 영상 제공. 성과: WideSearch 벤치마크에서 성공률 50%(+51%), 토큰 85.64M(−61%), PersonaMem 정확도 48%→76%.
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이럴 때 쓰면 좋아요
- 장시간 에이전트 작업에서 토큰 낭비 줄이고 성공률 높이기
- 사용자 선호도와 작업 흐름을 학습해 반복적인 재설명 없이 다음 세션 개선하기
- 복잡한 도구 실행 로그를 심볼 캔버스로 압축해 컨텍스트 윈도우 효율화하기
핵심 기능
심볼 메모리: Mermaid 캔버스 기반 컨텍스트 오프로딩으로 로그 토큰 61% 감소계층형 메모리: L0→L3 의미 피라미드로 대화, 원자 사실, 시나리오, 페르소나 자동 추출드릴다운 가능성: 모든 기호에서 원문까지 결정적 경로로 완전한 추적 가능성 보장
대안 대비 차별점
평면 벡터 저장소의 맹목적 검색 대신 계층형 인덱싱과 Mermaid 기반 심볼화로 매크로 수준 가이드와 토큰 효율을 동시에 달성합니다.
준비물
- Node.js >=22.16
- OpenClaw >=2026.3.13 (또는 Hermes Agent)
- SQLite 또는 호환 벡터 데이터베이스
바로 시작하기
- OpenClaw 설정 — 플러그인을 설치합니다
openclaw plugins install @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb
openclaw gateway restart
- 설정 파일 활성화 —
~/.openclaw/openclaw.json에 다음을 추가합니다
{
"memory-tencentdb": {
"enabled": true
}
}
- (선택) 단기 압축 활성화 —
slots설정으로 컨텍스트 오프로드 활성화
{
"plugins": {
"slots": {
"contextEngine": "memory-tencentdb"
}
}
}
- (선택) 패치 적용 — 최적 성능을 위해 패치 스크립트 실행
bash scripts/openclaw-after-tool-call-messages.patch.sh
또는 Hermes Docker 배포 — 한 명령으로 메모리 지원 Hermes 실행
cd docker/opensource
docker build -f Dockerfile.hermes -t hermes-memory .
docker run -d \
--name hermes-memory \
--restart unless-stopped \
-p 8420:8420 \
-e MODEL_API_KEY="your-api-key" \
-e MODEL_BASE_URL="https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1" \
-e MODEL_NAME="deepseek-v3.2" \
-e MODEL_PROVIDER="custom" \
-v hermes_data:/opt/data \
hermes-memory
별 추이 · 7일
6,307+299 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
샘플 점수 14/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
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