요즘 AI Agent 서비스에 있어서 가장 중요한 초개인화 AI 서비스에 대해서 Long Term Memory의 요구사항이 증가하고 있어서 이를 대비한 다양한 오픈소스 코드와 서비스에 대해서 알아보고 있는 중입니다. 지난번 언급했던 Supermemory와 마찬가지로 또 새로운 서비스+오픈소스가 있어서 소개하고려고 합니다.
바로 Mem0입니다. Mem0는 AI 애플리케이션에 지능형 메모리 레이어를 추가하여 개인화된 AI 경험을 가능하게 하는 오픈소스 솔루션이자 관리형 서비스입니다.
Mem0란 무엇인가?
Mem0(멤제로)는 LLM과 AI 에이전트에 장기 메모리 기능을 제공하는 범용 메모리 레이어입니다. 사용자의 선호도, 특성, 행동 이력, 생활 이벤트 등을 저장하고 학습하여, AI가 마치 인간처럼 기억하고 적응할 수 있도록 합니다.
핵심 특징
1. 다층 메모리 시스템
- User, Session, Agent 상태를 원활하게 유지
- 적응형 개인화 제공
2. 개발자 친화적
- 직관적인 API
- Python, JavaScript/TypeScript SDK 지원
- 단 4줄의 코드로 통합 가능
3. 뛰어난 성능
- OpenAI Memory 대비 26% 높은 정확도
- Full-context 방식보다 91% 빠른 응답 속도
- 90% 적은 토큰 사용으로 비용 절감
왜 RAG만으로는 부족한가?
기존에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 통해 외부 컨텍스트를 제공했습니다. 하지만 RAG는 범용 도구로서 메모리 사용 사례에 특화되어 있지 않습니다.
RAG의 한계:
- 정적(static)이며, 메모리는 동적(dynamic)임
- 사용자 선호도는 계속 진화하고 변화함
- 메모리는 추가, 업데이트, 삭제가 빈번하게 발생
- 모순되는 정보 처리 어려움
Mem0는 이러한 메모리 전용 문제를 해결하기 위해 특화된 모델과 고급 알고리즘을 사용합니다.
Mem0의 작동 원리
Mem0는 다음과 같은 3단계 프로세스로 작동합니다:
- 감지: 사용자와 AI의 상호작용에서 중요한 정보를 자동으로 식별
- 업데이트: 시간이 지남에 따라 메모리를 스마트하게 업데이트하고 모순 해결
- 검색: 관련성, 중요도, 최신성을 기반으로 평가된 의미론적 검색 수행
시작하기: 설치 및 기본 사용법
설치
# Python
pip install mem0ai
# Node.js
npm install mem0ai
기본 사용 예제
Mem0를 사용하기 위해서는 LLM이 필요하며, 기본적으로 OpenAI의 gpt-4.1-nano-2025-04-14를 사용합니다.
from openai import OpenAI
from mem0 import Memory
openai_client = OpenAI()
memory = Memory()
def chat_with_memories(message: str, user_id: str = "default_user") -> str:
# 관련 메모리 검색
relevant_memories = memory.search(query=message, user_id=user_id, limit=3)
memories_str = "\n".join(f"- {entry['memory']}" for entry in relevant_memories["results"])
# AI 응답 생성
system_prompt = f"You are a helpful AI. Answer based on query and memories.\nUser Memories:\n{memories_str}"
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": message}]
response = openai_client.chat.completions.create(model="gpt-4.1-nano-2025-04-14", messages=messages)
assistant_response = response.choices[0].message.content
# 새로운 메모리 생성
messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
memory.add(messages, user_id=user_id)
return assistant_response
관리형 플랫폼: 단 4줄의 코드
Mem0는 호스팅 플랫폼을 제공하여 더욱 간단한 통합을 지원합니다.
1. 초기화
from mem0 import MemoryClient
client = MemoryClient(api_key="your-api-key")
2. 메모리 추가
단일 정보 추가:
client.add(
"Tokyo is the most populous metropolitan area in the world.",
user_id="sarah",
output_format="v1.0"
)
대화 기록 추가:
messages = [
{
"role": "user",
"content": "Hi, I'm Michael. I work as a software engineer and prefer Python and TypeScript."
},
{
"role": "assistant",
"content": "Nice to meet you Michael! I'll keep your programming language preferences in mind."
}
]
client.add(messages, user_id="michael", output_format="v1.0")
3. 메모리 검색
results = client.search(
"What programming languages does Michael use?",
user_id="michael"
)
검색 결과 예시:
{
"results": [
{
"id": "3d982a1c-6f45-4b2d-ae19-f87654c31b9d",
"memory": "Software engineer. Programs in Python and TypeScript.",
"user_id": "michael",
"created_at": "2024-07-20T01:45:22.183567-07:00",
"updated_at": "2024-07-20T01:45:22.183589-07:00"
}
]
}
고급 검색 기능
V2 필터를 활용한 복잡한 검색
query = "What are Sarah's music preferences?"
filters = {
"AND": [
{"user_id": "sarah"},
{
"agent_id": {
"in": ["music-assistant", "entertainment-bot"]
}
}
]
}
results = client.search(
query=query,
version="v2",
filters=filters
)
날짜 기반 필터링
filters = {
"AND": [
{
"created_at": {
"gte": "2024-03-01",
"lte": "2024-03-31"
}
},
{"user_id": "sarah"}
]
}
results = client.search(
query="What are Sarah's concert preferences?",
version="v2",
filters=filters
)
실제 활용 사례
Mem0는 개인화가 중요한 모든 AI 애플리케이션에서 활용할 수 있습니다:
1. 고객 지원
- 고객 상호작용 이력과 제품 정보 보존
- 반복적인 질문 없이 빠르고 정확한 지원 제공
2. 교육
- 학생의 학습 진행 상황과 과목 숙련도 저장
- 맞춤형 수업과 타겟 지원 제공
3. 영업/CRM
- 고객 선호도와 구매 이력 유지
- 관련성 높은 추천과 개인화된 서비스 제공
4. 의료
- 환자 의료 기록과 치료 계획 보존
- 더 정보에 입각한 진료와 개인화된 조언 제공
5. 개인 비서
- 사용자 선호도, 루틴, 중요한 날짜 기록
- 지속적인 지시 없이 효율적인 작업 및 일정 관리
제품 옵션
Mem0는 다양한 사용 시나리오에 맞는 세 가지 제품을 제공합니다:
1. Mem0 Platform Service
- 프로덕션급 인프라를 갖춘 관리형 메모리
- 50ms 미만의 낮은 지연 시간
- 몇 분 만에 시작 가능
- 자동 업데이트 및 분석 제공
2. Mem0 Open Source
- 데이터, 배포, 커스터마이징에 대한 완전한 제어
- 셀프 호스팅 가능
- GitHub에서 45,000개 이상의 스타 획득
- Apache 2.0 라이선스
3. OpenMemory
- IDE 개발 코드의 장기 기억 및 관리를 위한 MCP 기반의 서비스
- 팀 협업을 위한 워크스페이스 기반 메모리
- 에이전트와 프로젝트 전반에 걸친 협업 지원
통합 및 확장성
Mem0는 다양한 AI 프레임워크 및 도구와 통합됩니다:
- LangChain: 복잡한 AI 워크플로우 구축
- CrewAI: 멀티 에이전트 시스템 개발
- Vercel AI SDK: Next.js 애플리케이션 통합
- 20개 이상의 파트너 프레임워크 지원 (참고 링크 : https://docs.mem0.ai/integrations )
Chrome Extension
ChatGPT, Perplexity, Claude 등 여러 AI 서비스에서 메모리를 저장하고 활용할 수 있는 브라우저 확장 프로그램도 제공합니다.
참고 링크 : https://chromewebstore.google.com/detail/onihkkbipkfeijkadecaafbgagkhglop?utm_source=item-share-cb
Mem0의 차별점
1. 간편한 통합
복잡한 설정 없이 단 4줄의 코드로 강력한 메모리 시스템을 구축할 수 있습니다.
2. 자동 메모리 관리
개발자가 직접 메모리 로직을 구현할 필요 없이 Mem0가 자동으로 중요한 정보를 감지하고 저장합니다.
3. 검증된 성능
LOCOMO 벤치마크에서 OpenAI Memory보다 우수한 성능을 입증했습니다.
4. 비용 효율성
토큰 사용량을 90% 감소시켜 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
시작하는 방법
관리형 플랫폼 사용
- Mem0 Platform에 가입
- API 키 발급
- SDK를 통해 메모리 레이어 통합
오픈소스 사용
pip install mem0ai또는npm install mem0ai- 로컬 환경에 배포 (Qdrant – VectorDB, SQLite – SQL DB (History 관리)사용)
- 필요에 따라 커스터마이징
결론
Mem0는 AI 애플리케이션에 장기 메모리를 추가하는 가장 간단하고 효과적인 방법을 제공합니다. 기존의 RAG 방식이 가진 한계를 극복하고, 진정으로 개인화된 AI 경험을 구축할 수 있게 해줍니다.
고객 지원, 교육, 의료, 영업 등 어떤 분야에서든 사용자와의 지속적인 상호작용이 중요한 애플리케이션이라면 Mem0를 활용해보세요. 단 몇 줄의 코드로 AI가 사용자를 기억하고 학습하는 경험을 제공할 수 있습니다.
더 알아보기
- 문서: https://docs.mem0.ai
- GitHub: https://github.com/mem0ai/mem0
- 웹사이트 : https://mem0.ai
Mem0를 통해 더 인간적이고 개인화된 AI를 만들어보세요!
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