Launch HN: Hyper (YC P26) – 에이전트 개발을 위한 기업용 브레인

AI 에이전트가 기업 내부의 파편화된 정보(Slack, 문서, 이메일 등)를 이해하지 못해 발생하는 성능 병목을 해결하기 위해, 기업 데이터를 통합하여 지식 그래프(Knowledge Graph) 형태로 관리하는 Hyper가 출시되었습니다.

핵심 기술 및 작동 방식

• 하이브리드 메모리 시스템: 원본 데이터를 보존하는 Episodes와 데이터에서 의미를 추출한 Facts로 구성됩니다. Facts는 '주어-술어-목적어' 구조로 저장되며, 정보 간의 관계(대립, 파생, 대체 등)를 정의하여 맥락을 유지합니다.
• 최신성 유지: 새로운 정보가 들어오면 기존 정보를 대체하여 그래프를 업데이트하되, 이전 기록을 보존하여 의사결정의 히스토리를 추적할 수 있게 합니다.
• 정교한 검색 및 권한 관리: Query-expansion, Semantic search, Postgres full-text search를 Reciprocal Rank Fusion(RRF) 방식으로 결합하여 검색 정확도를 높입니다. 또한, 사용자별 접근 권한을 반영하여 각자 허용된 정보 내에서만 답변을 생성합니다.

에이전트 워크플로우 통합

• Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 코딩 도구의 lifecycle hooks를 통해 프롬프트에 관련 컨텍스트를 자동으로 주입하고, 응답에서 새로운 사실을 추출합니다.
• **MCP(Model Context Protocol)**를 지원하여 도구 호출을 통한 정보 접근 및 확장을 지원합니다.