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hindsight

SHA-256
51.7k stars·AI 생산성·SHA-256 체크섬 확인됨

오픈소스 AI 에이전트 메모리 시스템으로, 에이전트가 사용하면서 학습할 수 있게 하며 장기 메모리 벤치마크 테스트에서 선두적인 성적을 기록했습니다.

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v1.0.0 · 4 MB

AI 에이전트에 학습할 수 있는 장기 기억을 장착하기

주요 기능

  • retain/recall/reflect 세 가지 인터페이스로 기억의 저장, 조회, 반성 완료
  • LongMemEval 장기 기억 벤치마크 테스트에서 선두 성적을 기록하고, RAG 방식보다 우수한 효과
  • Ollama 로컬 모델을 포함한 25개 이상의 대규모 모델 공급업체를 지원하며, API 비용 없이 실행 가능
  • Docker, pip, Helm, 서버리스 임베디드 모드, 관리형 클라우드 등 다양한 배포 방식
  • Python, Node.js, Go SDK, 명령줄 도구 및 MCP 서비스 제공

할 수 없는 것

  • •개발자를 위한 메모리 백엔드이며, 바로 사용할 수 있는 채팅 애플리케이션이 아니므로 에이전트 코드를 직접 작성해 함께 사용해야 합니다; 실행 시 대규모 모델을 호출해야 하므로 API 비용이 발생합니다(Ollama 로컬 모델로 대체하여 회피할 수 있습니다); 자체 호스팅은 PostgreSQL에 의존하며, 프로덕션 환경에서는 백업과 운영을 직접 관리해야 합니다; 일부 벤치마크 테스트 결과는 벤더가 자체 보고한 것이므로, 자신의 비즈니스 시나리오에 맞춰 실제 테스트로 검증하는 것을 권장합니다; 단순히 채팅 기록만 저장하려는 경우라면 이를 사용하는 것이 다소 과할 수 있습니다.

사용 사례

  • 고객 서비스 로봇이 사용자 선호도와 과거 문의 내역을 기억하여 사용할수록 고객을 더 잘 이해하게 됨
  • 코딩 어시스턴트가 프로젝트 컨텍스트와 개인 코딩 습관을 축적
  • 개인 비서가 주인의 일정, 취향, 인간관계를 장기적으로 학습
  • 기업 지식형 에이전트가 직원의 경험과 비즈니스 지식을 축적

Hindsight는 오픈소스 AI 에이전트 메모리 시스템으로, 에이전트가 채팅 기록만 기억하는 것이 아니라 사용하면서 학습할 수 있게 해줍니다. LongMemEval 장기 메모리 벤치마크에서 선두권 성적을 기록했으며, 대학 기관의 독립적인 재현 검증을 받았습니다. RAG, 지식 그래프, Mem0 등 유사 솔루션과 달리 retain, recall, reflect 세 가지 인터페이스만으로 메모리를 관리할 수 있으며, Docker, pip, Helm, 서버리스 임베디드 모드 및 호스팅 클라우드 배포를 지원합니다. 25개 이상의 대규모 언어 모델(Ollama 로컬 모델 포함)과 호환되고, Python, Node.js, Go 등 다양한 언어의 SDK를 제공하여 단 두 줄의 코드로 기존 에이전트에 메모리를 연결할 수 있습니다. MIT 라이선스이며, 글로벌 500대 기업의 프로덕션 환경에서 사용되고 있습니다.

태그

agent-memoryllmai-agentslong-term-memorymcprag-alternative

시작하기

1

설치 프로그램 다운로드

위 버튼을 클릭하여 시스템에 맞는 설치 프로그램을 다운로드

2

소프트웨어 설치

다운로드한 설치 프로그램을 더블 클릭하고 안내에 따르세요

3

환경 변수 OPENAI_API_KEY를 자신의 대규모 언어 모델 키로 설정

4

Docker로 ghcr.io/vectorize-io/hindsight 이미지를 실행하여 메모리 서비스 시작

5

pip install hindsight-client를 실행하여 Python 클라이언트 설치

설치 가이드
  1. 환경 변수 OPENAI_API_KEY를 자신의 대규모 언어 모델 키로 설정
  2. Docker로 ghcr.io/vectorize-io/hindsight 이미지를 실행하여 메모리 서비스 시작
  3. pip install hindsight-client를 실행하여 Python 클라이언트 설치
파일 무결성

SHA-256 체크섬 확인됨

GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬

SHA256 체크섬

be5833344ac037c7670366936ac8261cbf59f90e5551eee3654ddf4b73dec7e8

이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.

이 플랫폼의 모든 SHA-256 체크섬은 프로젝트의 공식 GitHub Release 페이지에서 추출되었으며, 어떠한 변경도 없습니다. GitHub Releases 페이지에서 직접 검증할 수 있습니다.

오픈소스 투명성

GitHub 소스 보기
환경 가이드

제거 정보

Docker 배포: docker stop hindsight && docker rm hindsight를 실행한 후, docker volume rm hindsight-data를 실행하여 모든 메모리 데이터를 삭제합니다. pip 설치: pip uninstall hindsight-api hindsight-client를 실행합니다. Helm 배포: helm uninstall hindsight를 실행하고 해당 PVC를 정리합니다. 클라우드 호스팅 버전은 제거할 필요 없이 콘솔에서 데이터를 삭제하면 됩니다.

추가 의존성 없음

다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.

프로젝트 정보
라이선스MIT
마지막 업데이트2026-10-28 13:22:04
GitHub 저장소공식 웹사이트

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5 FAQs

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