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.
적용 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 |