ai-memory: Claude Code에서 Codex로 이어받는 마크다운 메모리

LLM 코딩 에이전트는 세션이 끝나면 이전 작업의 맥락을 잃어버린다. ai-memory는 에이전트의 라이프사이클 관찰 데이터를 수집해 위키 형태로 정리하고, 다음 세션에 필요한 정보를 제한된 범위로 전달한다. Claude Code에서 중단한 작업을 OpenAI Codex에서 이어받을 때 아키텍처나 실패했던 접근법을 다시 설명할 필요가 없다.

저장된 메모리는 벡터 데이터베이스가 아닌 일반 마크다운 파일로 구성된다. Git 저장소 안에 위치해 grep으로 검색하거나 Obsidian으로 열람할 수 있으며 rsync로 백업할 수 있다. 복잡한 인프라 관리 없이 파일 시스템 수준에서 컨텍스트를 관리하는 것이 특징이다.

Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI 등 다양한 코딩 에이전트를 지원한다. 각 에이전트의 MCP 설정과 라이프사이클 훅을 통해 세션 시작 시 이전 작업의 핸드오프를 주입하고, 종료 시 관련 관찰 사항을 요약한다. 특정 에이전트만 지원하는 도구가 아닌, 서로 다른 도구 간 연속성을 보장하는 것이 목표다.

Linux, macOS, Windows(WSL2) 환경을 지원하며 Docker 이미지와 네이티브 바이너리를 제공한다. Anthropic, OpenAI, Gemini 등 주요 LLM 프로바이더와 Ollama, vLLM 등 로컬 임베딩 모델을 사용할 수 있다. 장기적인 프로젝트에서 에이전트 교체나 세션 분절로 인한 컨텍스트 손실을 줄이고자 하는 개발자에게 적합하다.