MemX란?
MemX는 Lurus가 선보이는 AI 적응형 메모리 엔진으로, ACE（Adaptive Context Engine）ACEAdaptive Context Engine, 즉 적응형 컨텍스트 엔진입니다. MemX의 핵심 지능 계층으로, 지식 증류, 중복 제거, 감쇠, 검색의 네 가지 모듈을 포함합니다.더 알아보기 →v2.0 기반으로 구축되었습니다. AI Agent에게 완전한 지식 생명주기 관리를 제공합니다: 지능형 증류Knowledge Distillation지식 증류로, 대량의 대화에서 정제되고 재사용 가능한 지식 항목을 추출합니다. MemX의 Reflector 엔진이 이 과정을 자동으로 수행합니다. → 의미 기반 중복 제거Semantic Dedup의미 기반 중복 제거로, 코사인 유사도를 통해 의미는 같지만 표현이 다른 지식 항목을 자동으로 식별하고 병합합니다. → 감쇠 망각 → 하이브리드 검색. 이로써 AI가 인간처럼 진정한 "기억력"을 갖추도록 합니다.
세 가지 핵심 강점
- 기본 하이브리드 모드 + 자동 다운그레이드 — LLM을 사용할 수 없을 때 순수 규칙으로 전환하여 호출 제로, 비용 제로.
- 생체 모방 망각 곡선 — Ebbinghaus 지수 감쇠, 반감기 기본 30일, 강하게 회상되는 항목은 영구 기억으로 승격.
- 전 구간 프라이버시 보호 — 민감 정보는 절대 벡터 데이터베이스에 들어가지 않음.
핵심 기능
지능형 지식 증류（Reflector）
hybrid 모드（규칙 사전 필터링 + LLM 정제）로 5가지 지식 패턴을 식별: 오류 수정 / 재시도 성공 / 구성 변경 / 새 도구 사용 / 반복 작업. 각 항목을 0-100 점수로 평가하여 저점수 노이즈를 걸러냅니다.
의미 기반 중복 제거 및 충돌 감지（Curator）
코사인 유사도 ≥0.8이면 자동 병합, 0.5-0.8이면 잠재 충돌로 표시, 0.5 미만이면 독립 지식으로 간주.
생체 모방 기억 감쇠
7일 보호 기간 + 지수 감쇠 + 회상 강화; 15회 이상 검색되면 영구 기억으로 승격되어 더 이상 감쇠하지 않음.
4계층 하이브리드 검색
L1 정확 → L2 퍼지 → L3 메타데이터 → L4 벡터, ScoreMerger 가중 융합 후 DecayWeight × RecencyBoost × ScopeBoost를 곱함. 벡터 계층을 사용할 수 없으면 자동 다운그레이드.
프라이버시 우선 설계
12개 내장 민감 정보 필터링 규칙（키 / Token / 데이터베이스 연결 문자열 / 로컬 경로 / 사용자 정의 정규식）, 기록 전 자동 차단.
아키텍처 개요
지식은 대화에서 유입되어 차례로 증류, 프라이버시 필터링, 중복 제거를 거쳐 벡터 및 메타데이터 저장소로 들어갑니다; 검색 요청은 4계층 하이브리드 파이프라인을 통과하며, 감쇠 엔진은 백그라운드에서 기억 활성도를 지속적으로 유지합니다.
graph TB
Input[대화 흐름] --> Reflector[Reflector 지식 증류]
Reflector --> PII[PII 필터링 12개 규칙]
PII --> Curator[Curator 의미 기반 중복 제거]
Curator --> Store[(벡터 + 메타데이터)]
Store --> Decay[Decay Engine Ebbinghaus]
Query[검색 요청] --> Hybrid[4계층 하이브리드 검색]
Hybrid --> Store적용 시나리오
당신의 코딩 습관, 겪었던 함정, 프로젝트 규약을 기억합니다.
고객의 과거 상호작용 지식을 축적하여 개인화된 서비스를 제공합니다.
일상 대화에서 자동으로 지식을 추출하고 정리합니다.
팀 단위 기억을 공유하여 새 구성원이 빠르게 컨텍스트를 확보합니다.
기존 메모리 시스템과의 비교
왜 또 하나의 벡터 DB가 아닌가
| 维度 | MemX (ACE) | 기존 방식 (mem0) |
|---|---|---|
| 지식 추출 | hybrid 하이브리드 엔진（규칙 사전 필터링 + LLM 정제, 호출 90%+ 절감） | LLM（매번 2-5K tokens） |
| 중복 제거 | 코사인 유사도 자동 병합 | LLM 항목별 판단 |
| 망각 | 지수 감쇠 + 회상 강화 | 영구 저장, 도태 불가 |
| 검색 | 4계층 하이브리드 검색 | 벡터 검색만 |
| 프라이버시 | 12개 내장 민감 정보 필터링 규칙 | 내장 보호 없음 |
| 범위 | 계층화（global / project / workspace） | 평면（user / agent） |
| Token 관리 | 내장 예산 트리밍（CJK 인식） | 호출자가 직접 관리 |
| 로컬 임베딩 | ONNX 로컬 추론, 완전 오프라인 | API 필요 |