AI가 대화 사이를 잊지 않고 기억하게 만드는 엔진
AI 어시스턴트와 대화할 때 매번 같은 설정을 설명해야 하는 일이 사라집니다. Supermemory는 AI가 사용자의 선호도와 과거 대화를 자동으로 학습하고, 필요한 순간에 적절한 맥락을 불러오게 하는 시스템입니다. 대화에서 중요한 사실만 골라내어 사용자의 프로필을 만들고, 시간이 지나면 더 이상 유효하지 않은 정보는 스스로 잊어버립니다.
기억과 검색을 하나로 묶은 구조
Supermemory는 단순한 문서 검색(RAG)과 사용자 기억을 하나의 쿼리로 처리합니다. 기존 방식은 문서 조각만 찾아내어 모든 사용자에게 동일한 결과를 주었지만, 이 시스템은 사용자의 변화하는 상태를 추적합니다. 예를 들어 '뉴욕에 산다'는 정보가 '샌프란시스코로 이사했다'는 새로운 정보로 갱신되면, 시스템은 자동으로 최신 상태를 반영합니다. 임시적인 사실은 기한이 지나면 자동으로 삭제되어 노이즈가 쌓이지 않습니다. 이러한 과정은 백그라운드에서 이루어지며, 개발자가 별도 파이프라인을 구성할 필요가 없습니다.
AI 도구와 앱에 연결하는 방법
개발자는 npm install supermemory 또는 pip install supermemory로 클라이언트를 설치하고, client.add()와 client.profile() 같은 간단한 메서드로 데이터를 저장하고 조회합니다. Vercel AI SDK, LangChain, OpenAI Agents SDK 등 주요 AI 프레임워크와 바로 연결되는 래퍼도 제공합니다. 이 경우 http://localhost:6767에서 API가 동작하며, Ollama를 연결해 완전히 오프라인으로 실행할 수도 있습니다. 클라우드와 로컬 모두 동일한 API를 사용하므로, 프로토타이핑 후 배포 환경으로 옮길 때 코드 수정이 거의 필요 없습니다.
성능 지표와 벤치마크 결과
Supermemory는 LongMemEval, LoCoMo, ConvoMem이라는 세 가지 주요 AI 기억 벤치마크에서 1위를 기록했습니다. LongMemEval에서는 95%의 Recall@15를 달성하면서도 컨텍스트 토큰을 약 720개만 추가하여 99.4%의 컨텍스트 감소 효과를 보였습니다. 카테고리별 정확도는 지식 업데이트 99%, 어시스턴트 기억 100%, 사용자 기억 97%, 다중 세션 93%, 시간 추론 91%, 선호도 90%입니다. 또한 자체 개발한 Supermemory Filesystem(SMFS)은 Claude에서 기존 대비 3.0배, Codex에서 1.75배 적은 토큰을 사용한다는 결과를 xAFS 벤치마크에서 확인했습니다.
사용 전 확인해야 할 사항
이 시스템은 AI 에이전트나 챗봇에 개인화된 기억 기능을 추가하려는 개발자에게 적합합니다. 로컬 실행을 원한다면 ./.supermemory 디렉토리에 모든 데이터가 저장되므로 백업과 이동을 쉽게 할 수 있습니다. 모델은 OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq 등 OpenAI 호환 엔드포인트를 자유롭게 선택할 수 있으며, 임베딩은 기본적으로 로컬 Xenova/bge-base-en-v1.5를 사용합니다.
