TencentDB-Agent-Memory 팀 메모리 설치와 도입 기준

TencentDB-Agent-Memory 는 텐센트가 MIT 라이선스로 공개한 에이전트 메모리 서버입니다. v2.0.0 부터 메모리 범위가 개인에서 팀으로 넓어져서, 여러 사람이 띄운 여러 에이전트가 기억과 작업 절차, 코드 색인을 나눠 씁니다.

구성은 관리 패널·메모리 코어·프록시 세 서비스입니다. 프록시가 에이전트와 LLM 사이에서 기억을 읽고 끼워 넣는 구조라, Claude Code 는 ANTHROPIC_BASE_URL 을 프록시 주소로 바꾸면 연동이 끝납니다.

메모리 자산 네 가지: Chat Memory·Skill·Wiki·CodeGraph

기억은 네 종류의 Memory Asset 으로 나뉘어 등록됩니다. Memory Hub 패널이 자산마다 소유자·버전·상태·공개 범위·사용 횟수·에이전트 바인딩을 관리합니다.

• Chat Memory: 선호·사실·결정·상호작용 이력. 에이전트를 만들 때 하나씩 생기는 개인 기억
• Skill: 잘 돌아간 작업에서 뽑은 재사용 절차. 트리거 경계·실행 단계·검증 규칙·리소스 파일 포함
• Wiki: 문서를 링크 그래프가 딸린 구조화 페이지로 바꾼 것
• CodeGraph: 저장소의 심볼·파일·호출 관계·영향 경로 색인

콜드 스타트 방법도 자산별로 따로 마련돼 있습니다. 기존 저장소는 CodeGraph 로 색인하고, 문서는 Wiki 페이지로 바꾸고, 지난 대화 세션에서는 Skill 과 Chat Memory 를 뽑아냅니다. 잘 된 작업을 절차로 굳혀 두는 발상은 가재코드의 네 가지 스킬과 닿아 있는데, 여기서는 그 절차에 버전과 소유자가 붙는다는 점이 다릅니다.

공개 범위와 역할: private 기본에 팀 단위 배정

새로 만든 Chat Memory 와 Skill 은 기본이 private 입니다. private 는 소유자만 볼 수 있어서 팀 관리자도 열지 못합니다. 즉 개인 기억이 팀으로 저절로 흘러드는 일은 기본값에서는 없습니다.

• private: 소유자 전용. 팀 관리자도 제외
• team: 팀 구성원 열람. 관리는 소유자와 관리자
• restricted: User·Role·Agent 단위 ACL
• agent: 같은 팀 안 특정 에이전트에게 배정

역할은 두 층입니다. 전역 System Admin 이 사용자와 팀을 만들고, 팀 안에서는 Admin 과 Member 로 나뉩니다. 자산마다 Owner 는 그대로 붙어 있지만, 어느 에이전트에 배정할지는 아직 손으로 지정해야 하고 자동 라우팅은 개발 중입니다.

팀 메모리 자체는 CHANGELOG 기준 2026년 8월 3일자 v2.0.0 에서 들어온 기능이고, README 는 아직 베타로 표기합니다. 권한 모델은 이대로 유지되지 않을 수 있다고 보는 편이 안전합니다.

설치: 세 서비스 배포와 프록시 연동

요구 사항은 Node.js 22.16 이상입니다. 관리 패널이 8125, 메모리 코어가 8420 포트를 씁니다. LLM 호출은 8096 포트의 프록시를 거치며, 전체 절차는 INSTALL 문서에 정리돼 있습니다.

클론부터 실행까지 네 줄이고, 환경 변수 파일에는 LLM 파라미터를 메모리 쪽과 프록시 쪽에 두 벌 적어야 합니다.

git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git
cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images
cp .env.example .env    # LLM 파라미터는 두 벌
./start-all.sh

다만 띄운 직후부터 모든 자산을 쓸 수 있는 건 아닙니다. Wiki 와 CodeGraph 는 비동기 생성이라 ready 상태까지 기다리는 시간이 있습니다.

프록시는 Anthropic 과 OpenAI 프로토콜을 모두 받고, 연동 대상 목록에는 Claude Code 외에 OpenClaw·Hermes·CodeBuddy 와 SDK 가 올라 있습니다. 매 턴 해당 에이전트의 기억과, 매칭된 Skill·Wiki·CodeGraph 를 시스템 프롬프트에 끼워 실제 호출할 LLM 으로 넘깁니다.

어떤 팀에 도움이 되는가

TencentDB-Agent-Memory 를 붙일지 판단할 때 참고할 수치는 저장소 README 의 OpenClaw 연동 벤치마크입니다(2026년 8월 확인). 연속 롱호라이즌 세션에서 쟀고, SWE-bench 는 세션당 과제 50개를 연달아 돌립니다. 화살표 왼쪽이 OpenClaw 단독, 오른쪽이 TencentDB-Agent-Memory 를 붙인 값입니다.

벤치마크	통과율	토큰
WideSearch	33% → 50%	-61.38%
SWE-bench	58.4% → 64.2%	-33.09%
AA-LCR	44.0% → 47.5%	-30.98%
PersonaMem	48% → 76%	해당 없음(개인화 정확도)

토큰이 3할 넘게 줄어드는 것은 세션이 길어져도 매 턴 모델에 실리는 것이 대화 원본이 아니라 압축된 요약이기 때문입니다.

에이전트 하나로 짧은 작업을 처리하는 팀이라면 얻을 게 적습니다. 세 서비스를 상주시키고 자산 바인딩을 손으로 관리하는 비용이, 짧은 세션에서 얻는 이득보다 커지기 쉽습니다.

여러 사람이 여러 에이전트로 같은 코드베이스를 오래 만지고, 자산마다 소유자·버전·공개 범위를 사람이 통제해야 하는 팀이라면 계산이 달라집니다. CodeGraph 가 아직 공개 HTTPS 저장소 우선이고 프라이빗 저장소 연동은 개발 중이니, 공개 저장소 하나를 골라 격리 환경에서 자산 추출 품질부터 재 보고 도입 여부를 정하면 됩니다.