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activeloopai/hivemind

AI 에이전트들이 공유하는 기억 저장소

7일 동안 별 +9

코딩 에이전트 세션 기록을 팀 전체가 공유하는 재사용 스킬로 전환하는 도구

월요일에 한 명의 에이전트가 해결한 복잡한 마이그레이션 패턴을, 화요일에는 팀 전체의 에이전트가 즉시 실행할 수 있게 됩니다. Hivemind는 각 에이전트의 세션 기록을 수집하고, 그 안에서 반복되는 패턴을 찾아 재사용 가능한 스킬 파일로 만들어 팀 전체에 배포하는 도구입니다. Claude Code, Codex, Cursor 등 다양한 코딩 에이전트를 하나의 공유 기억 공간으로 연결해, 개별 세션에서 쌓인 지식이 팀 전체의 역량으로 확장되도록 합니다.

기록에서 스킬로: 자동 학습의 흐름

Hivemind는 에이전트의 모든 프롬프트, 도구 호출, 응답을 구조화된 트레이스로 캡처합니다. 이 데이터는 Deeplake에 저장되며, 백그라운드 워커가 이 트레이스를 분석해 반복되는 패턴을 찾아냅니다. 발견된 패턴은 SKILL.md 파일로 코딩되어 워크스페이스에 저장되고, 추론 시점에 모든 연결된 에이전트의 컨텍스트에 주입됩니다. 이 과정을 통해 시니어 엔지니어의 에이전트가 지난주에 발견한 해결책이 주니어 엔지니어의 에이전트가 오늘 더 정확하게 작업하는 데 기여합니다. 세션이 끝나면 백그라운드 워커가 AI로 위키 페이지를 생성해 세션을 요약하고, 이는 ~/.deeplake/memory/summaries/에서 열람할 수 있습니다.

공유 기억이 가져오는 효율 개선

LoCoMo 롱컨텍스트 메모리 벤치마크(100개 QA 쌍, Claude Haiku 사용)에서 Hivemind는 메모리 없이 실행하는 경우보다 비용이 25% 저렴하고, 토큰 사용량이 1.7배 적으며, 턴 수가 31% 줄어듭니다. 100개 QA당 비용은 $8.94에서 $6.65로, 질문당 토큰은 1,700에서 1,008로, 질문당 턴은 8.9에서 6.2로 감소합니다. 이전 작업이 세션마다 다시 유도되는 것이 아니라, 호출 시점에 이미 컨텍스트에 포함되어 있기 때문에 에이전트가 더 적은 턴과 더 적은 컨텍스트로 답에 도달합니다. 이는 공유 메모리가 단순한 저장소가 아니라, 추론 효율을 높이는 구조적 이점을 제공함을 보여줍니다.

설치와 에이전트 연동

CI나 Dockerfile 환경에서는 npm i -g @deeplake/hivemind && hivemind install을 사용합니다. 설치 프로그램은 기계에 있는 모든 지원되는 어시스턴트를 감지하고 훅을 설정하며, 브라우저로 로그인하기 전에 동의 프롬프트를 표시합니다. Claude Code, OpenClaw, Codex, Cursor, Hermes, pi, Claude Cowork(알파)를 지원하며, 각 플랫폼에 맞는 통합 방식(플러그인, 네이티브 확장, 훅, MCP 서버 등)을 자동으로 구성합니다.

데이터 수집과 프라이버시 통제

Hivemind는 사용자의 모든 프롬프트, 도구 호출 및 응답, 에이전트의 최종 응답, 서브에이전트 활동, 코딩된 스킬을 Deeplake 워크스페이스에 저장합니다. 워크스페이스의 모든 사용자는 이 데이터를 읽을 수 있으며, 이는 공유 역량을 위한 설계입니다. 세션 시작 시 데이터 수집 고지가 표시되며, 워크스페이스 수준의 격리가 조직 간 데이터 유출을 방지합니다. 디렉터리별 라우팅을 통해 클라이언트 프로젝트의 트레이스를 특정 조직이나 워크스페이스로 분리할 수도 있습니다.

적용 전 확인 사항

Hivemind는 팀 전체가 에이전트 세션 데이터를 공유하는 것을 전제로 하므로, 민감한 프로젝트나 개인적인 작업에는 디렉터리별 비활성화 설정을 반드시 적용해야 합니다. Claude Cowork는 알파 버전이며, 로컬 에이전트 모드 세션만 캡처되고 일반 데스크톱 채팅은 캡처되지 않는 한계가 있습니다. OpenClaw와 함께 사용할 때는 memory-core 플러그인과 공존하며, Hivemind는 메모리 슬롯을 주장하지 않아 기존 dreaming 크론 등이 계속 작동합니다. 성능 최적화를 위해 OpenClaw에서는 anthropic/claude-haiku-4-5-20251001 모델을 권장하며, 큰 추론 모델은 느리게 느껴질 수 있습니다. 임베딩 기반 시맨틱 검색은 기본적으로 꺼져 있으며, 활성화 시 약 600MB의 의존성이 추가됩니다.

AI가 이 저장소의 README를 읽고 2026년 10월 7일에 쓴 글입니다. 사실관계는 깃허브 원문이 기준입니다.

숫자로 본 저장소

2026년 11월 8일 기준으로 깃허브에서 읽은 숫자입니다.

언어
TypeScript
주제 태그
ai · ai-agents · ai-memory · anthropic · artificial-intelligence · claude · claude-agent-sdk · claude-agents
별
1,649
7일 동안 늘어난 별
+9
기여자
13
포크
110
최근 릴리스
v0.7.166 · 2026년 11월 4일
커밋
2,254
마지막 커밋
2026년 11월 4일
열린 이슈
73
열린 PR
52

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