코딩 agent 메모리층 공개
Built an Opensource Persistent memory layer for Coding agent (64% token reduction on SWE benchmarks)
·2026.04.29 00:38
Tree-sitter 기반 로컬 메모리층으로 코딩 agent의 토큰 사용량을 크게 줄였다.
Fullerenes는 코딩 agent가 같은 파일을 반복해서 읽지 않도록, Tree-sitter로 저장소를 훑어 함수·클래스·import·call 관계를 뽑아 로컬 SQLite knowledge graph에 저장하는 persistent memory layer다.
MCP로 연결된 agent는 원시 파일 대신 그래프를 질의한다. 핵심 기능은 두 가지다.
predict_impact는 수정 전 직접·간접 의존성과 risk score를 반환한다.get_function은 signature, body, callers를 한 번에 가져온다.
벤치마크에서는 토큰 사용량이 크게 줄었다.
- SWE-bench Verified 1건: 91,949 tokens에서 32,945 tokens로 감소, 64% 절감
- 내부 저장소 5문항: 평균 2,452 tokens에서 137 tokens로 감소, 94.4% 절감
- 외부 Python 프로젝트(Gemini CLI): 27,292 tokens에서 919 tokens로 감소, 96.6% 절감
Tree-sitter 기반이라 구조적 관계는 잘 잡지만 의미론은 약해, dynamic dispatch나 metaprogramming이 많은 코드에서는 edge가 빠질 수 있다.
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