Show HN: 생물학적 감쇠를 적용한 AI memory (52% recall)

YourMemory는 AI 에이전트를 위한 persistent memory layer다. 인간 기억처럼 중요도(importance), 회상 빈도(recall count), 시간 경과를 반영해 기억이 감쇠하고, 오래되거나 약한 항목은 자동으로 정리된다.

핵심 벤치마크는 LoCoMo-10이다. 1,534개 QA와 10개 multi-session conversation을 대상으로 평가했고, **Recall@5 59%**를 기록했다고 제시했다. 같은 벤치마크에서 **Zep Cloud 28%**와 비교해 높은 수치를 보였다고 설명한다.

구현은 로컬 우선이다.

• Python 3.11~3.14 지원
• pip install yourmemory와 yourmemory-setup으로 시작
• 별도 Docker, DB, 외부 서비스 없이 DuckDB 기반으로 동작
• NetworkX, sentence-transformers, spaCy, APScheduler를 사용

기억 감쇠는 Ebbinghaus 곡선을 변형해 계산한다.

• effective_λ = base_λ × (1 - importance × 0.8)
• strength = importance × e^(−effective_λ × days) × (1 + recall_count × 0.2)
• score = cosine_similarity × strength

검색은 두 단계로 이뤄진다.

• Round 1: vector search로 관련 기억을 찾는다.
• Round 2: graph BFS로 연관 기억을 확장한다.
• cosine_similarity ≥ 0.4인 연결을 그래프 엣지로 사용한다.

메모리는 strategy, fact, assumption, failure 같은 카테고리로 나뉘며, 카테고리별로 유지 기간이 다르다. MCP 호환 클라이언트에 붙여 recall_memory, store_memory, update_memory를 자동 호출하도록 설계했다.

Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, OpenCode 등에서 설정 예시를 제공하고, 다중 에이전트가 공유/개인 메모리를 함께 쓰는 구조도 지원한다.