Hermes Agent v0.8.0 (2026-04-08, 52k 스타, 209 PR 머지)의 오픈소스 메모리 스택 해설. 핵심은 **SQLite FTS5 풀텍스트 검색 + LLM 요약**을 이용한 3층 메모리 아키텍처: 세션 회상(session recall) + 지속 컨텍스트(persistent context) + 학습 스킬(learned skills)이 단일 SQLite 파일로 통합. 기존 OpenClaw(320k 스타) 등 주류 프레임워크는 기본 무상태(stateless) — 메모리는 플러그인으로 나중에 붙이는 구조라 세션마다 15분씩 컨텍스트 재설명하는 피로가 구조적. Hermes는 메모리를 설계 중심에 두어 해결. 배포 가이드와 안티패턴도 포함.
- •Hermes Agent v0.8.0 — SQLite FTS5 + LLM 요약으로 에이전트 amnesia 해결, 52k 스타.
- •3층 메모리 아키텍처: session recall + persistent context + learned skills.
- •모든 메모리가 단일 SQLite 파일로 통합 — 배포·백업·이식 단순.
- •OpenClaw(320k 스타) 등 주류 프레임워크는 기본 stateless — 메모리는 애드온.
- •개발자 1명 사례: 매 세션 15분씩 컨텍스트 재설명하던 피로를 구조적으로 제거.
AI Agent Amnesia? Here’s the Open-Source Fix That Works.
- 1.Hermes Agent v0.8.0이 SQLite FTS5 + LLM 요약으로 에이전트 amnesia 해결.
- 2.3층 메모리(session recall·persistent·learned skills)가 단일 SQLite 파일.
- 3.OpenClaw 등 주류는 기본 stateless — 메모리를 플러그인으로 구조적 한계.
- 4.SQLite FTS5 선택은 배포·백업 단순화 + 로컬 호스팅 친화적.
- 5.AI 에이전트 생태계가 '기억 있는 에이전트' 표준화로 이동하는 신호.
왜 중요한가?
엔터프라이즈 AI 에이전트 배포에서 '세션 간 기억 유실'이 가장 큰 UX·생산성 문제. Hermes 같은 오픈소스 솔루션이 SQLite 기반으로 단순해지면서 한국 기업이 자체 호스팅 에이전트에 메모리를 도입할 때 진입 장벽이 낮아짐. 특히 데이터 주권이 중요한 금융·의료·공공 영역에서 로컬 배포 친화적인 SQLite 아키텍처가 중요한 선택지.
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Stop re-explaining context every session. The FTS5 + summarization memory stack solves AI amnesia. (With deployment guide and… Continue reading on Towards AI »
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