깃 기반 AI 에이전트 메모리 도구 OKF 공개
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외부 DB 없이 마이크로초 단위 BM25 검색을 지원하는 깃 네이티브 AI 에이전트 메모리 도구가 오픈소스로 공개됐다.
AI 코딩 에이전트를 위한 깃(Git) 네이티브 영속 메모리 도구 ‘OKF Agent Memory’가 오픈소스로 공개돼 지난 5일 해커뉴스에 소개됐다. 구글의 개방형 지식 포맷(Open Knowledge Format, 이하 OKF) v0.2를 구현한 이 도구는 순수 Go 언어로 작성됐으며 외부 데이터베이스나 의존성 없이 300마이크로초 미만의 인메모리 BM25 검색을 제공한다고 개발진은 밝혔다.1
AI 에이전트와 나눈 대화는 컨텍스트 창이 닫히는 순간 사라진다. 아키텍처 결정이나 도메인 지식, 운영상의 사실들을 별도로 저장해두지 않으면 그대로 유실되는 구조다. 지금까지는 CLAUDE.md나 AGENTS.md 같은 비정형 마크다운 파일로 이를 메워왔지만, 개발진은 이런 방식이 즉흥적이고 구조화되지 않아 한계가 있다고 지적한다. 반대편 극단에는 벡터 데이터베이스 기반의 복잡한 메모리 시스템이 있는데, 이 역시 블랙박스에 가깝다. OKF Agent Memory는 이 두 접근법 사이의 간극을 메우는 것을 목표로 한다.1
방식은 단순하다. 저장소 안의 knowledge/ 디렉터리에 YAML 프런트매터가 붙은 일반 마크다운 파일로 지식을 저장한다. 모든 것이 순수 텍스트로 버전 관리되기 때문에 git diff, git log 같은 표준 명령으로 에이전트의 메모리 변경 내역을 그대로 검토하고 감사할 수 있다. 별도의 외부 데이터베이스가 필요 없다는 점이 핵심이다.1
성능 수치는 기존 도구들과 비교해 제시됐다. 개발진이 공개한 벤치마크에 따르면, 개념 검색 지연 시간은 Mem0나 Letta 같은 파이썬·벡터DB 기반 런타임이 150ms800ms, Deno·Node.js 기반 도구가 40ms120ms인 데 비해 OKF Agent Memory는 300마이크로초 미만이다. 전체 코퍼스 파싱과 그래프 검증도 개념 50개 이상 규모에서 약 4ms에 그쳐, 파이썬 계열의 200ms1.5초와 대비된다. 메모리 사용량(RSS) 역시 15MB 미만으로, 파이썬 런타임의 120350MB와 차이가 크다. 1000회 조회당 비용도 임베딩 API를 쓰지 않는 로컬 BM25 검색 방식 덕분에 0달러라고 밝혔다.1
기능적으로는 신뢰 등급 구분이 눈에 띈다. 각 지식 항목은 출처(sources)와 함께 ‘생성됨(generated)‘과 ‘검증됨(verified)’ 중 하나의 신뢰 등급을 부여받고, 상태(status)와 만료 시점(stale_after) 같은 수명 주기 메타데이터도 관리된다. 또 계층형 인덱스와 링크 그래프로 필요한 개념만 불러오는 ‘점진적 공개(progressive disclosure)’ 방식을 채택해, 개발진은 이를 통해 토큰 낭비를 80% 줄일 수 있다고 주장한다. 에이전트가 새 지식을 기록하기 전에 기존 메모리를 먼저 검색하도록 강제하는 ‘쓰기 전 검색’ 원칙도 명시해, 개념 중복이나 잘못된 정보의 확산을 막도록 설계했다.1
도구 자체는 외부 의존성이 전혀 없는 단일 Go 바이너리로 배포되며, CLI 시작 시간이 5ms 미만이다. 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버가 내장돼 있어 okf mcp 명령으로 바로 에이전트에 연결할 수 있고, okf validate로 번들의 정합성과 그래프 연결성을 검사하거나 okf search, okf show 명령으로 개념을 조회할 수 있다. 소프트웨어 엔지니어링뿐 아니라 코칭, 과학 연구, 문헌 검토, 운영 업무 등 도메인에 종속되지 않는 범용 설계를 지향한다고 개발진은 설명한다.1
다만 위 성능 수치와 80% 토큰 절감 주장은 개발진이 직접 공개한 벤치마크에 기반한 것으로, 제3자의 독립적인 검증은 확인되지 않는다. 개발진은 LM Studio나 Ollama에서 Gemma, Qwen, Llama 등의 로컬 모델로 make benchmark 명령을 실행해 이용자가 직접 재현해볼 수 있다고 안내했다.1
Footnotes
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Hacker News, “GitHub - okf-memory/okf-agent-memory: Git-native persistent memory for AI coding agents. Implements Google OKF v0.2 with sub-300µs in-memory BM25 search, embedded MCP server, and progressive disclosure. Slashes token bloat by 80% with zero external databases or dependencies. Built in pure Go.” ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7
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출처
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