Mem0
AI 앱과 에이전트에 장기 기억력을 부여해 사용자별 맞춤 경험을 제공하는 개발자용 메모리 API
소개
활용 워크플로우
입력
Mem0
출력
장기 기억 동기화
세션 간 데이터 일관성을 유지하며 사용자의 장기적인 선호도와 습관을 영구 누적 학습합니다.
실시간 메모리 필터링
현재 대화의 유효성을 판단하여 즉시 폐기할 정보와 강화할 정보를 선별합니다.
핵심 차별점: 단순한 RAG를 넘어 LLM이 스스로 기억의 CRUD(생성·수정·삭제)를 결정하며 관리하는 '자체 개선형' 하이브리드 메모리 시스템입니다.
주요 기능
- LLM 기반 자동 메모리 관리(ADD/UPDATE/DELETE)
- 벡터 및 그래프 하이브리드 메모리 검색
- 멀티 에이전트 간 공유 메모리 인프라
- 90% 이상의 토큰 비용 절감을 지원하는 메모리 압축 엔진
가격 정보
Hobby 플랜은 무료로 10,000개의 메모리를 제공하며 개인 프로젝트에 적합합니다. Starter 플랜은 월 $19부터 시작하여 50,000개의 메모리를 지원하며, Pro 플랜은 월 $249에 무제한 메모리와 고급 분석 기능을 제공합니다.
활용 사례
- 사용자의 과거 대화 내용을 기억하는 개인화 AI 비서
- 고객별 상담 이력을 관계 기반으로 추론하는 고객 지원 에이전트
- 프로젝트 간 지식을 공유하는 자율형 코딩 에이전트
대상 사용자
연동 서비스
태그
최근 소식
- 버전 업데이트Mem0, 토큰 효율 메모리 알고리즘 공개 — 시간·다중추론 질의 대폭 개선
Mem0가 2026년 4월 단일 패스 계층 추출과 다중 신호 검색 기반 토큰 효율 메모리 알고리즘을 공개했습니다. 시간 질의 +29.6점, 다중 홉 추론 +23.1점 향상으로 사용자 이력 처리가 개선됐습니다.
근거: Mem0 블로그: 'In April 2026, Mem0 released a new token-efficient memory algorithm built on single-pass hierarchical extraction and multi-signal retrieval'
- 투자Mem0, AI 에이전트 메모리 레이어로 2,400만 달러 유치
AI 에이전트 메모리 레이어 Mem0가 2025년 10월 시드+시리즈 A로 총 2,400만 달러를 유치했습니다. 시드는 Kindred Ventures, 시리즈 A는 Basis Set Ventures가 주도했고 GitHub Fund·Y Combinator 등이 참여했습니다.
근거: Morningstar/PR Newswire (2025-10-28): 'Mem0 Raises $24M Series A to Build Memory Layer for AI Agents'
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