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read_when:
- 메모리 작동 방식을 이해하고 싶습니다
- 어떤 메모리 파일을 작성해야 하는지 알고 싶습니다
summary: OpenClaw가 세션 간에 내용을 기억하는 방식
title: 메모리 개요
x-i18n:
generated_at: "2026-05-10T19:31:13Z"
model: gpt-5.5
provider: openai
source_hash: ef7a67b06615897167d7aac8a9f52fe7df9eee86f5d8d1504291ec750e674833
source_path: concepts/memory.md
workflow: 16
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OpenClaw은 에이전트의 작업공간에 **일반 Markdown 파일**을 작성하여 내용을 기억합니다. 모델은 디스크에 저장된 것만 "기억"합니다. 숨겨진 상태는 없습니다.
## 작동 방식
에이전트에는 메모리 관련 파일이 세 개 있습니다.
- **`MEMORY.md`** - 장기 메모리. 지속되는 사실, 선호, 결정입니다. 모든 DM 세션 시작 시 로드됩니다.
- **`memory/YYYY-MM-DD.md`** - 일일 노트. 진행 중인 맥락과 관찰 내용입니다. 오늘과 어제의 노트가 자동으로 로드됩니다.
- **`DREAMS.md`**(선택 사항) - 사람이 검토할 Dream Diary와 Dreaming 스윕 요약으로, 근거가 있는 과거 백필 항목을 포함합니다.
이 파일들은 에이전트 작업공간(기본값 `~/.openclaw/workspace`)에 있습니다.
## 무엇을 어디에 둘지
`MEMORY.md`는 작고 선별된 계층입니다. 지속되는 사실, 선호, 유지되는 결정, 그리고 기본 비공개 세션 시작 시 사용할 수 있어야 하는 짧은 요약에 사용하세요. 원시 대화 기록, 일일 로그, 또는 전체 아카이브로 쓰기 위한 것이 아닙니다.
`memory/YYYY-MM-DD.md` 파일은 작업 계층입니다. 자세한 일일 노트, 관찰 내용, 세션 요약, 나중에도 유용할 수 있는 원시 맥락에 사용하세요. 이 파일들은 `memory_search`와 `memory_get`용으로 인덱싱되지만, 매 턴의 일반 부트스트랩 프롬프트에 주입되지는 않습니다.
시간이 지나면 에이전트는 일일 노트에서 유용한 내용을 추출해 `MEMORY.md`에 넣고 오래된 장기 항목을 제거해야 합니다. 생성된 작업공간 지침과 Heartbeat 흐름이 이를 주기적으로 수행할 수 있으므로, 기억할 모든 세부 정보를 위해 `MEMORY.md`를 수동으로 편집할 필요는 없습니다.
`MEMORY.md`가 부트스트랩 파일 예산을 초과하면, OpenClaw은 디스크의 파일은 그대로 유지하되 모델 컨텍스트에 주입되는 복사본을 잘라냅니다. 이를 자세한 내용을 다시 `memory/*.md`로 옮기고, `MEMORY.md`에는 지속되는 요약만 남기거나, 더 많은 프롬프트 예산을 쓰고 싶다면 부트스트랩 한도를 높이라는 신호로 보세요. 원본 크기와 주입된 크기, 잘림 상태를 보려면 `/context list`, `/context detail`, 또는 `openclaw doctor`를 사용하세요.
에이전트가 무언가를 기억하길 원한다면 그냥 요청하세요. "내가 TypeScript를 선호한다고 기억해." 그러면 적절한 파일에 기록합니다.
## 추론된 약속
일부 향후 후속 조치는 지속되는 사실이 아닙니다. 내일 인터뷰가 있다고 말한다면, 유용한 메모리는 "인터뷰 후 확인하기"일 수 있으며, "이를 `MEMORY.md`에 영구 저장"하는 것이 아닐 수 있습니다.
[Commitments](/ko/concepts/commitments)는 이런 경우를 위한 옵트인 방식의 단기 후속 메모리입니다. OpenClaw은 숨겨진 백그라운드 패스에서 이를 추론하고, 동일한 에이전트와 채널로 범위를 지정하며, 기한이 된 확인을 Heartbeat를 통해 전달합니다. 명시적 알림은 여전히 [예약된 작업](/ko/automation/cron-jobs)을 사용합니다.
## 메모리 도구
에이전트에는 메모리를 다루는 두 가지 도구가 있습니다.
- **`memory_search`** - 원문과 표현이 달라도 의미 검색을 사용해 관련 노트를 찾습니다.
- **`memory_get`** - 특정 메모리 파일이나 줄 범위를 읽습니다.
두 도구 모두 활성 메모리 Plugin(기본값: `memory-core`)이 제공합니다.
## Memory Wiki 동반 Plugin
지속 메모리를 단순한 원시 노트가 아니라 관리되는 지식 기반처럼 동작하게 하려면, 번들된 `memory-wiki` Plugin을 사용하세요.
`memory-wiki`는 지속 지식을 다음을 갖춘 위키 볼트로 컴파일합니다.
- 결정론적 페이지 구조
- 구조화된 주장과 증거
- 모순 및 최신성 추적
- 생성된 대시보드
- 에이전트/런타임 소비자를 위한 컴파일된 다이제스트
- `wiki_search`, `wiki_get`, `wiki_apply`, `wiki_lint` 같은 위키 네이티브 도구
이는 활성 메모리 Plugin을 대체하지 않습니다. 활성 메모리 Plugin은 여전히 회상, 승격, Dreaming을 소유합니다. `memory-wiki`는 그 옆에 출처가 풍부한 지식 계층을 추가합니다.
[Memory Wiki](/ko/plugins/memory-wiki)를 참조하세요.
## 메모리 검색
임베딩 제공자가 구성되어 있으면 `memory_search`는 **하이브리드 검색**을 사용합니다. 이는 벡터 유사도(의미)와 키워드 일치(ID와 코드 심볼 같은 정확한 용어)를 결합합니다. 지원되는 제공자의 API 키가 있으면 바로 작동합니다.
OpenClaw은 사용 가능한 API 키에서 임베딩 제공자를 자동 감지합니다. OpenAI, Gemini, Voyage, 또는 Mistral 키가 구성되어 있으면 메모리 검색이 자동으로 활성화됩니다.
검색 작동 방식, 튜닝 옵션, 제공자 설정에 대한 자세한 내용은 [Memory Search](/ko/concepts/memory-search)를 참조하세요.
## 메모리 백엔드
SQLite 기반입니다. 키워드 검색, 벡터 유사도, 하이브리드 검색을 바로 사용할 수 있습니다. 추가 의존성이 없습니다.
재순위화, 쿼리 확장, 작업공간 밖 디렉터리 인덱싱 기능을 갖춘 로컬 우선 사이드카입니다.
사용자 모델링, 의미 검색, 다중 에이전트 인식을 갖춘 AI 네이티브 교차 세션 메모리입니다. Plugin 설치가 필요합니다.
OpenAI 호환 임베딩, 자동 회상, 자동 캡처, 로컬 Ollama 임베딩 지원을 갖춘 번들 LanceDB 기반 메모리입니다.
## 지식 위키 계층
주장, 대시보드, 브리지 모드, Obsidian 친화적 워크플로를 갖춘 출처가 풍부한 위키 볼트로 지속 메모리를 컴파일합니다.
## 자동 메모리 플러시
[Compaction](/ko/concepts/compaction)이 대화를 요약하기 전에, OpenClaw은 에이전트에게 중요한 맥락을 메모리 파일에 저장하라고 알려주는 조용한 턴을 실행합니다. 이는 기본적으로 켜져 있으므로 별도로 구성할 필요가 없습니다.
이 정리 턴을 로컬 모델에서 유지하려면 정확한 메모리 플러시 모델 오버라이드를 설정하세요.
```json
{
"agents": {
"defaults": {
"compaction": {
"memoryFlush": {
"model": "ollama/qwen3:8b"
}
}
}
}
}
```
이 오버라이드는 메모리 플러시 턴에만 적용되며 활성 세션 폴백 체인을 상속하지 않습니다.
메모리 플러시는 Compaction 중 컨텍스트 손실을 방지합니다. 에이전트가 대화 안에 아직 파일에 쓰지 않은 중요한 사실을 가지고 있다면, 요약이 일어나기 전에 자동으로 저장됩니다.
## Dreaming
Dreaming은 메모리를 위한 선택적 백그라운드 통합 패스입니다. 단기 신호를 수집하고, 후보의 점수를 매기며, 자격을 갖춘 항목만 장기 메모리(`MEMORY.md`)로 승격합니다.
장기 메모리의 신호 품질을 높게 유지하도록 설계되었습니다.
- **옵트인**: 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
- **예약됨**: 활성화되면 `memory-core`가 전체 Dreaming 스윕을 위한 반복 Cron 작업 하나를 자동 관리합니다.
- **임계값 적용**: 승격은 점수, 회상 빈도, 쿼리 다양성 게이트를 통과해야 합니다.
- **검토 가능**: 단계 요약과 일지 항목이 사람이 검토할 수 있도록 `DREAMS.md`에 기록됩니다.
단계 동작, 점수 신호, Dream Diary 세부 정보는 [Dreaming](/ko/concepts/dreaming)을 참조하세요.
## 근거 기반 백필과 라이브 승격
Dreaming 시스템에는 이제 밀접하게 관련된 두 가지 검토 레인이 있습니다.
- **라이브 Dreaming**은 `memory/.dreams/` 아래의 단기 Dreaming 저장소에서 작동하며, 일반 심층 단계가 무엇을 `MEMORY.md`로 승격할 수 있는지 결정할 때 사용합니다.
- **근거 기반 백필**은 과거 `memory/YYYY-MM-DD.md` 노트를 독립적인 일별 파일로 읽고 구조화된 검토 출력을 `DREAMS.md`에 작성합니다.
근거 기반 백필은 오래된 노트를 다시 재생하고, `MEMORY.md`를 수동으로 편집하지 않은 상태에서 시스템이 무엇을 지속적이라고 판단하는지 살펴보고 싶을 때 유용합니다.
다음을 사용할 때:
```bash
openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term
```
근거 기반 지속 후보는 직접 승격되지 않습니다. 일반 심층 단계가 이미 사용하는 동일한 단기 Dreaming 저장소에 스테이징됩니다. 즉:
- `DREAMS.md`는 사람이 검토하는 표면으로 유지됩니다.
- 단기 저장소는 기계가 사용하는 순위 표면으로 유지됩니다.
- `MEMORY.md`는 여전히 심층 승격에 의해서만 작성됩니다.
재생이 유용하지 않았다고 판단되면, 일반 일지 항목이나 정상 회상 상태를 건드리지 않고 스테이징된 아티팩트를 제거할 수 있습니다.
```bash
openclaw memory rem-backfill --rollback
openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term
```
## CLI
```bash
openclaw memory status # Check index status and provider
openclaw memory search "query" # Search from the command line
openclaw memory index --force # Rebuild the index
```
## 추가 자료
- [내장 메모리 엔진](/ko/concepts/memory-builtin): 기본 SQLite 백엔드입니다.
- [QMD 메모리 엔진](/ko/concepts/memory-qmd): 고급 로컬 우선 사이드카입니다.
- [Honcho 메모리](/ko/concepts/memory-honcho): AI 네이티브 교차 세션 메모리입니다.
- [Memory LanceDB](/ko/plugins/memory-lancedb): OpenAI 호환 임베딩을 갖춘 LanceDB 기반 Plugin입니다.
- [Memory Wiki](/ko/plugins/memory-wiki): 컴파일된 지식 볼트와 위키 네이티브 도구입니다.
- [Memory Search](/ko/concepts/memory-search): 검색 파이프라인, 제공자, 튜닝입니다.
- [Dreaming](/ko/concepts/dreaming): 단기 회상에서 장기 메모리로의 백그라운드 승격입니다.
- [메모리 구성 참고](/ko/reference/memory-config): 모든 구성 노브입니다.
- [Compaction](/ko/concepts/compaction): Compaction이 메모리와 상호작용하는 방식입니다.
## 관련
- [Active Memory](/ko/concepts/active-memory)
- [Memory Search](/ko/concepts/memory-search)
- [내장 메모리 엔진](/ko/concepts/memory-builtin)
- [Honcho 메모리](/ko/concepts/memory-honcho)
- [Memory LanceDB](/ko/plugins/memory-lancedb)
- [Commitments](/ko/concepts/commitments)