Mem0, AI 에이전트에 기억력을 주는 오픈소스 [2026]

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Mem0: AI 에이전트에 장기 기억을 더하다

  • GitHub Stars: 46,900+
  • 언어: Python (66.4%), TypeScript (20.7%)
  • 라이선스: Apache 2.0

이 프로젝트가 뜨는 이유

Mem0는 AI 에이전트에 장기 기억을 부여하는 오픈소스 메모리 레이어다. LLM은 대화가 끝나면 맥락을 잊는데, Mem0가 이 문제를 해결한다.[GitHub]

LOCOMO 벤치마크에서 OpenAI Memory 대비 26% 높은 정확도를 기록했다.[Mem0 Research] 응답 속도는 91% 빠르고, 토큰 소비량은 90% 줄었다.

핵심 기능 3가지

  • 다층 메모리: 사용자, 세션, 에이전트 단위로 기억을 분리 저장한다.
  • 하이브리드 검색: 벡터와 그래프 검색을 결합했다. 25개 이상 벡터 DB를 지원한다.[Mem0 Docs]
  • LLM 자동 정리: 사실 추출, 충돌 해결, 메모리 병합을 LLM이 처리한다.

빠른 시작

# Python
pip install mem0ai

# JavaScript
npm install mem0ai

기본 LLM은 OpenAI gpt-4.1-nano다. Anthropic, Ollama 등으로 교체 가능하다.

어디에 쓰면 좋을까

고객 지원 챗봇에 적용하면 이전 문의를 기억한다. 헬스케어에서는 환자 이력 추적에 쓸 수 있다. Netflix, Lemonade 같은 기업이 이미 도입했다.[Mem0]

Y Combinator 출신이고, 2,400만 달러 투자를 유치했다.[YC]

주의할 점

  • 셀프 호스팅 시 벡터 DB 설정이 필요하다. 인프라 경험 없으면 클라우드가 편하다.
  • v1.0.3이 최신이다. 프로덕션 적용 전 충분히 테스트하자.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Mem0와 일반 RAG의 차이는 무엇인가?

A: 일반 RAG는 문서를 검색해 맥락을 제공하지만, Mem0는 대화에서 사실을 자동 추출하고 충돌을 해결하며 기억을 갱신한다. 벡터와 그래프 검색을 결합해 더 정확한 맥락을 제공하고, 사용자별 메모리를 분리 관리할 수 있다는 점이 다르다.

Q: 어떤 LLM과 호환되나?

A: OpenAI, Anthropic, Ollama 등 50개 이상의 LLM 제공자와 호환된다. 기본값은 OpenAI gpt-4.1-nano이지만 설정에서 변경 가능하다. 벡터 DB는 Qdrant, Pinecone, ChromaDB 등 25개 이상을 지원한다.

Q: 무료로 사용할 수 있나?

A: 오픈소스 버전은 Apache 2.0 라이선스로 완전 무료다. 직접 인프라를 구축해야 한다. 관리형 클라우드 플랫폼도 있는데, 별도 요금제가 적용된다. 소규모 프로젝트라면 오픈소스로 충분하다.

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참고 자료

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