Mem0, AI 에이전트에 기억력을 준 오픈소스 [2026]

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Mem0: AI 에이전트 메모리 레이어의 3가지 핵심

  • GitHub Stars: 46,900+
  • 언어: Python, TypeScript
  • 라이선스: Apache-2.0

LLM의 기억력 문제를 해결하는 오픈소스

Mem0는 AI 에이전트에 지속적인 기억을 부여하는 메모리 레이어다. LLM은 대화가 끝나면 맥락을 잊는다. Mem0는 이 문제를 해결한다.[GitHub]

벡터 DB, 키-값 DB, 그래프 DB를 결합한 하이브리드 아키텍처가 핵심이다. 관련성과 최신성을 기준으로 가장 유용한 맥락만 불러온다.[Mem0 Docs]

뭘 할 수 있나?

  • 사용자 메모리: 모든 대화에 걸쳐 선호도가 유지된다.
  • 세션 메모리: 단일 대화 내 맥락을 추적한다.
  • 에이전트 메모리: AI 에이전트 인스턴스별 정보를 저장한다.
  • 멀티플랫폼 SDK: Python과 Node.js 모두 지원한다.

빠른 시작

# Python 설치
pip install mem0ai

# Node.js 설치
npm install mem0ai

성능과 투자 현황

LOCOMO 벤치마크에서 OpenAI Memory 대비 정확도 26% 향상, 응답 속도 91% 개선, 토큰 사용량 90% 절감을 발표했다.[Mem0 공식]

2025년 10월 시리즈 A로 2,400만 달러를 유치했다. Y Combinator S24 출신이다.[TechCrunch]

어디에 쓰면 좋을까?

고객 지원 챗봇에서 이전 문의 이력을 기억하는 게 대표 사례다. LangChain, CrewAI 등 20개 이상의 프레임워크와 통합된다. AWS Agent SDK의 공식 메모리 제공자로 선정되기도 했다.

주의할 점

  • 기본 LLM으로 OpenAI gpt-4.1-nano를 사용한다. 교체 가능하지만 설정이 필요하다.
  • 셀프호스팅 시 DB 인프라를 직접 관리해야 한다.
  • v1.0.0 단계라 API 변경 가능성이 있다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Mem0는 무료인가?

A: 오픈소스 버전은 Apache-2.0으로 무료다. 관리형 클라우드는 app.mem0.ai에서 무료 플랜부터 시작할 수 있다. 유료 플랜은 API 호출량에 따라 가격이 달라진다.

Q: LangChain에 Mem0를 추가하려면?

A: 공식 통합을 지원한다. mem0ai 패키지 설치 후 Memory 객체를 생성하고 add 메서드로 대화를 저장하면 된다. LangGraph 통합도 지원한다.

Q: Mem0와 RAG의 차이는?

A: RAG는 외부 문서 검색이다. Mem0는 상호작용에서 사실과 선호도를 자동 추출해 저장하고, 오래된 정보를 갱신하는 메모리 관리 시스템이다.

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참고 자료

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