이 노트에 대하여

이 노트는 OpenClaw를 다루며 쌓인 “에이전트 기억층” 고민을 하나의 축으로 묶어 공개하는 레퍼런스다. 4월에 OpenClaw memory-core(dreaming/promotion)와 Claude Code autoDream을 소스 수준에서 해부했고(§기억공고화 llmlog), 6월에 beads·Letta·Hermes를 조사하니 흩어져 있던 직관이 한 문장으로 결정화됐다 — 누가 기억의 주인인가. 그들은 DB와 시스템이 기억의 주체가 되는 같은 가족이고, 힣 하네스의 공통 기록층은 인간이 좌표를 세우는 정반대 편이다. 이건 우열 비교가 아니라 다른 질문에 답하는 포지션이다.

히스토리

  • [2026-06-14 Sun 12:00] 생성 — §기억공고화 llmlog(4월 OpenClaw/Claude Code 기억층 해부)를 공개 botlog로 재정리하고, 6월 beads/Letta/Hermes 가족 조사로 “누가 기억의 주인인가” 축을 결정화. 힣의 기억층 고민 레퍼런스.
  • [2026-06-14 Sun 12:03] @mitsein — 이 llmlog의 기억층 분석(OpenClaw dreaming/Claude Code autoDream/Active Memory + 공통기록 vs 사일로)을 6월 beads/Letta/Hermes 가족 조사로 결정화해 공개 botlog로 재정리.
  • [2026-05-26 Tue 18:00] @oracle — 자매 노트 §에이전트 액션 루프 추가 (액션 축 분리, 기억 축은 이 노트)
  • [2026-04-13 Mon 19:10] @pi(oracle) — GBrain(garrytan/gbrain) 심층 분석 완료. compiled truth + timeline 패턴, 5가지 운영 규율, 4단계 dedup, doctor/maintain 스킬 → 힣 하네스에 배울 5패턴 도출. 기억공고화 로드맵에 2.5단계(Doctor/Maintain)와 3.5단계(Compiled Truth) 추가. 상세: [GBrain 심층 분석 — 힣 하네스가 배울 5가지 패턴]
  • [2026-04-13 Mon 17:51]
  • [2026-04-13 Mon 17:51] @pi(분신) — GN#353 vs 힣 하네스 비교·한계·진화방향 정리. 공통기록층 vs Active Memory 사일로 대비, 외부표면 부족 한계 직시, 에이전틱 웹 피드백 루프 연결
  • [2026-04-13 Mon 17:29] @junghan — 임베딩 로직이 안좋아. [QMD vs andenken 비교 검토 — 로컬 하이브리드 검색 엔진 평가]
  • [2026-04-12 Sun 19:23] @pi — OpenClaw 2026.4.11 Active Memory 플러그인 구현부 소스 분석. ACPX 경로(bbot)에서 before_prompt_build 훅 우회 확인. 3단계 로드맵 재평가: Active Memory = 0.5단계(자동 회상 주입), pi/분신에 적용 경로 구체화.
  • [2026-04-08 Wed 15:10] @claude-code — PI→Claude Code 전환. Claude Code auto memory가 1단계(프롬프트 지시)를 내장하고 있음 확인. 3단계 로드맵 재평가. 힣 하네스 고유 영역(시간축, 크로스링귀얼, 저자성) 구분 정리.
  • [2026-04-08 Wed 14:39] @junghan — PI 막혔다. [§claude-code: 소스 분석 — Constitutional AI 구현과 힣 하네스 대응 클로드코드 유출] 여기 지점에서 다시 생각해보자.
  • [2026-04-08 Wed 12:07] @junghan — 이 주제는 현재 §COS 비서실장 — 회사 업무 관리자 에이전트 설계님 한테 좀 해드려야 할 것 같아서 고민이 많으실텐데. 첫번재 사이클 조사함
  • [2026-04-08 Wed 12:02] @pi — 생성. openclaw memory-core extension + claude code autoDream 소스 분석. 기억공고화(memory consolidation) 용어 확정.

왜 이 기록인가 — 조사 안 하고 말한 것 같아서

힣은 자기 방식으로 가다 보니 요즘 핫한 도구들을 잘 모른다. NEXT.md든 기억층이든, “조사도 안 하고 말하는 것 같아서” 근거가 약하겠다는 자기진단이 늘 따라붙는다. beads는 초기에 써봤지만 Hermes도 안 써봤고, Letta는 이름조차 최근에 처음 들었다.

그런데 막상 5분 조사를 해보면 결과가 거꾸로 나온다. 조사하니까 근거가 약해지는 게 아니라 포지션이 선명해진다. 칼날을 갈겠다고 경쟁 도구를 다 써보는 것은 오히려 칼날을 무디게 한다 — 힣의 본령은 “써보고 우열 가리기”가 아니라 “다른 질문을 던지기”이기 때문이다. 이 노트는 그 5분 조사의 결과를 축으로 박아 둔, 나중에 같은 주제로 말할 때 바로 꺼내 쓸 근거 레퍼런스다.

기억층의 지형 — 무엇이 기억을 만드나

먼저 용어. 기억공고화(Memory Consolidation) 는 에이전트가 대화 중 쌓인 단기기억을 비활성 시간에 선별해 장기기억으로 승격하는 루프다. 인지과학에서 수면 중 해마가 하는 일과 구조적으로 같다 — 낮의 경험을 재생하며 중요한 것만 장기기억으로 옮긴다. 이 용어로 OpenClaw의 dreaming/promotion/recall과 Claude Code의 autoDream을 하나로 묶는다.

4월에 두 시스템을 소스 수준에서 해부했다.

  • OpenClaw memory-core — cron 기반 3단계. (1) Recall Tracking: memory_search 호출마다 검색어+결과를 short-term-recall.json 에 기록. (2) Dreaming: 비활성 시간에 cron이 깨어나 빈도·고유쿼리수·시간감쇠로 scoring + dedup. (3) Promotion: 통과 항목을 MEMORY.md 에 append. deep/rem 단계의 서사적 재구성(Deep Dreaming)도 있다.
  • Claude Code autoDream — cron이 아니라 대화 턴 사이 gate를 본다. time gate(24h) → session gate(5세션) → lock gate를 모두 통과하면 forked subagent가 orient→gather→consolidate→prune을 실행. 메모리는 .claude/projects/*/memory/ 의 개별 파일들(user/feedback/project/reference 4종 + MEMORY.md 인덱스).
  • Active Memory(0.5단계) — “잠든 사이 정리”가 아니라 “깨어 있을 때 떠올리기”. 매 턴 응답 직전 before_prompt_build 훅에서 경량 sub-agent를 띄워 관련 기억을 미리 검색하고 <active_memory_plugin> 태그로 시스템 컨텍스트에 주입한다. 기본 모델은 무료 경량(gpt-5.4-mini), 비용 0, 레이턴시 7~9초.

세 시스템의 공통점은 하나다 — 프롬프트만으로는 불가능한 것을 코드로 해결한다. 자동 트리거, recall 추적, dedup, 락/동시성. 메모리는 점점 “시스템이 알아서 해주는 인프라”가 된다.

같은 가족 — DB·시스템이 기억의 주인

6월에 beads·Letta·Hermes를 나란히 놓으니 셋이 같은 가족임이 드러났다.

  • beads — SQLite/dolt 기반. 의존성·ready-work 상태 그래프 DB.
  • Letta (MemGPT 후신, UC Berkeley) — 서버/플랫폼이 memory_blocks 를 보관하는 중앙형 DB 메모리. “stateful agents”, “democratize self-improving superintelligence” 지향. API 키로 쓰는 중앙형.
  • Hermes (NousResearch) — SQLite FTS5 cross-session recall + “agent-curated memory with periodic nudges” + 자동 skill 생성 + 멀티플랫폼 게이트웨이. 표면만 보면 OpenClaw 봇 생태계와 소름 돋게 닮았다.

세 도구의 핵심 축은 같다.

  1. DB가 권위다 — 파일명·텍스트가 아니라 DB가 진실의 그릇.
  2. 시스템·에이전트가 기억의 주체다 — “self-improving”, “agent-curated”, “periodic nudges”. 에이전트가 알아서 똑똑해지고 알아서 큐레이팅하고, 인간은 결과를 받는다.
  3. 포맷을 요구한다 — 그 시스템의 스키마에 맞춰야 한다.

재미있는 건 다들 “no lock-in”을 외친다는 점이다. 그러나 Hermes의 no-lock-in은 “모델 스왑 자유”(백엔드 교체)일 뿐이다.

다들 lock-in 거부라 말하지만, 기억을 DB에 넣는 순간 그 DB에 lock-in된 것이다.

정반대 꼭짓점 — 공통 기록층, 파일·인간이 주인

힣 하네스는 이 가족 모두의 정반대 꼭짓점에 혼자 선다. 이 직관은 6월에 갑자기 생긴 게 아니다. 4월에 이미 같은 말을 했다 — Active Memory는 봇별 사일로, 공통 기록이 하나의 진실.

Active Memory는 각 봇(세션/창)마다 기억이 쌓이고 그 봇만 접근한다. 멀티에이전트 환경에서 기억이 파편화된다. 힣의 설계는 반대다.

  • ~/org/ (3,300+ Denote 노트) = 공유 기억. 봇이 10개여도 같은 ~/org/ 를 읽으면 한 사람의 분신으로 작동한다.
  • llmlog / botlog = 누가·언제·왜. 시스템 메모리에 없는 저자성.
  • denotecli, knowledge_search, dictcli 한↔영 확장 = 접근 수단.
  • 어젠다 스탬프 = 시스템 메모리에 없는 시간축.
beads / Letta / Hermes힣 하네스 공통 기록층
권위DB파일 (~/org/)
기억의 주체시스템·에이전트 (self-improving)인간이 좌표를 세운다
포맷스키마 요구denote 파일명·org, 없음
공유 단위봇별/프로젝트별 사일로모든 분신이 하나의 진실
빠진 층시간축·저자성·크로스링귀얼recall tracking·dreaming(자동화)
no-lock-in의 뜻모델 스왑 자유어떤 하네스·DB에도 안 갇힘

흥미로운 비대칭: 가족은 자동화(recall/dreaming)는 갖췄으나 시간축·저자성·크로스링귀얼이 없고, 힣은 그 셋을 가졌으나 자동화가 빠져 있다. 둘은 서로의 빈칸이다.

다른 질문에 답한다 — 무경쟁 포지션

그래서 이건 “내 도구가 더 낫다”가 아니다. 나는 다른 질문에 답한다. Letta가 “기억을 어떻게 똑똑하게 보관할까”를 풀 때, 공통 기록층은 “누가 다음을 결정하는 주인인가”를 푼다. self-improving superintelligence의 정반대편에 human-anchored coordinate가 있다.

이건 기억 도구 성능 비교가 아니라 누가 운전대를 잡는가 의 문제이고, 힣의 존재론(인간이 창조의 씨앗, 존재 대 존재)과 직결된다. 그 축에선 가족 도구가 아무리 똑똑해져도 힣을 못 따라온다 — 구조적으로 에이전트를 기억의 주체로 두기 때문이다. 같은 축이 생산성 면에서 NEXT.md로도 나타난다(NEXT.md 핸드오프 패턴, 투두는 강물이다) — 거기서도 DB·시스템이 아니라 인간이 다음 한 걸음의 주인이다.

Active Memory = 빈 방에 가구를 놓는 것. 힣 하네스 = 이미 살고 있는 집의 벽에 기억이 스며드는 것. 이 둘이 만나는 설계는?

한계와 열린 질문 — 솔직하게

레퍼런스라면 약점도 박아 둬야 한다.

  • 외부 표면 부족 — 제3자가 그대로 가져다 소개할 수 있는 문서가 없다.
  • 자동화 부재 — Active Memory(0.5단계) 미구현, Recall Tracking 없음(에이전트 판단 의존), Dreaming/Promotion 없음(수동 llmlog/botlog). 가족이 가진 자동화 층이 통째로 비어 있다.
  • 1인 시스템 — 힣 아니면 재현이 어렵다. 3,300+ 노트 PKM을 전제한다.
  • 기억의 단절 — bbot은 ACPX 경로라 OpenClaw Active Memory를 우회하고 Claude Code auto memory가 따로 작동한다. OpenClaw MEMORY.md 와 Claude Code .claude/projects/*/memory/ 두 계층이 병렬로 존재하되 서로 모른다.

그래서 열린 질문은 커리어·설계 문제로 이어진다. 대다수 사용자는 ~/org/ 같은 PKM이 없다 — 그들에게 봇은 자체로 기억을 쌓아줘야 하고, 그래서 Active Memory 같은 제품이 필요하다. “공통 기록이 본질”이라는 통찰을, PKM 없는 사용자에게도 전달할 수 있는 구조로 어떻게 녹일 것인가. 이것이 힣의 독자적 기여가 될 수 있는 지점이고, 그래서 가족 도구를 안 쓰더라도 그들이 푸는 문제는 계속 봐야 한다.

관련 노트

ARCHIVE

[2026-04-08 Wed] 메모리 기억 공고화 꿈 수면 장기기억 에이전트 회상 루프 분석

[2026-04-12 Sun] OpenClaw Active Memory — 실시간 회상 주입 (0.5단계)

[2026-04-12 Sun] Active Memory 구현부 핵심 구조

[2026-04-12 Sun] ACPX 경로 — Active Memory 우회 문제

[2026-04-12 Sun] 분신(Entwurf)과 비서실장(COS)에 적용 경로

[2026-04-12 Sun] 3단계 로드맵 재평가 — 0.5단계 추가

[2026-04-12 Sun] 힣의 관점 — 공통 기록이 본질, Active Memory는 사일로

[2026-04-13 Mon] GN#353 vs 힣 하네스 — 비교·한계·진화방향