Qwen MemoryAgent

Global AI Hackathon Series with Qwen Cloud — Track 1: MemoryAgent 낡은 학습지식 때문에 라이브러리 실수를 반복하는 코딩 에이전트를, 쓸수록 정확해지게 만드는 host-agnostic 자가교정 메모리. Qwen Cloud 기반.

문제

AI 코딩 에이전트는 학습된(낡은) 지식으로 라이브러리/의존성을 다루다 실수한다. 웹서치를 기본 동봉하지 않으니 최신 API를 모른다. 결정적으로 — 한 세션에서 그 실수를 교정해도 다음/다른 세션은 그걸 모른다. 같은 함정에 매번 다시 빠진다.

효용

네 코딩 에이전트는 웹서치를 안 해서 낡은 API로 틀린다. 이 메모리는 그 실수를 compact 순간에 잡아 — 디스크에 깔린 실제 버전을 뜯어 정답을 확인해두고 — 모든 플랫폼의 모든 미래 세션에 세션당 1회 자동 주입한다. 틀리면 스스로 도태시킨다.

핵심은 단순 저장이 아니라 (1) 실수 수확 · (2) 버전-정확 검증 · (3) 무개입 주입 · (4) 자가 교정.

아키텍처 (요약 — 정본은 CONTEXT.md)

HOSTS (결정은 얘들이, 메모리에 무개입)
  Claude Code · Codex · Gemini CLI · Cursor · ...
       │ 라이프사이클 훅
  ADAPTER LAYER  (플랫폼별 얇은 훅 스크립트)
       │ HTTP localhost
  LOCAL DAEMON  ── Ingress · Recall · Harvest · Reflect
       ├─ MEMORY STORE  SQLite+FTS5  (~/.qmem/mem.db)
       │     L1 Curated(항상주입) · L2 Episodic(원문/FTS5) · L3 Scored(lesson/rerank)
       ├─ Verifier   A:설치패키지 뜯기(우선) / B:웹서치(폴백)
       └─ LLM Provider  Qwen 기본 (qwen-turbo/plus/qwen3-rerank) · 교체 가능

5단계 파이프라인

①HARVEST  PreCompact 훅 → transcript+에러로그 → qwen-turbo가 실수후보 추출 [async]
②VERIFY   설치패키지 뜯기(A,우선) → 없으면 웹서치(B) → qwen-plus가 정답=lesson 합성 [async]
③STORE    lesson + FTS5 인덱싱 + 모순체크(충돌→stale)
④INJECT   SessionStart/UserPromptSubmit 훅 → 세션당 1회 자동 주입 (LLM 무개입)
⑤REFLECT  결과신호(테스트통과/실패) → score 갱신 → 도태/우선주입 ↺①

score = confidence × recency_decay(last_used) × success/(success+fail+1)

차별점 (vs claude-mem · agentmemory · context-mode)

기존 툴은 "대화를 압축 저장/주입"까지만 한다. 본 프로젝트의 wedge:

플러밍(훅·자동감지·멀티플랫폼)은 prior art 패턴을 차용하고, 시간은 위 둘에 집중.

멀티플랫폼 — 자동감지 + 등급별 통합

설치기 uvx qwen-memory init이 설정경로를 스캔해 깔린 플랫폼을 감지하고, 대화형으로 적용 대상을 고른 뒤 등급별로 와이어링한다. 등급:

TIER 1 훅   풀루프(자동주입+수확)  ← Claude Code · Gemini CLI · Cursor · Copilot CLI · Kiro
TIER 2 MCP  recall을 MCP 툴 노출   ← Zed · OpenCode · VS Code Copilot · JetBrains ...
TIER 3 룰   AGENTS.md 정적 포인터  ← Aider · Cline · Goose · Warp ...

해커톤 데모는 Claude Code(Tier1) 레퍼런스로 풀루프를 완성형으로 시연.

Qwen 모델 배분 (비종속, Qwen 기본 권장)

Qwen 쓰면 풀스택, 타 프로바이더는 코어(rerank/웹서치 차등). API: OpenAI 호환 — base_url=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

심사 기준 매핑

빌드 단계

• P1 — SQLite+FTS5 스키마, lesson CRUD/검색 (L2/L3) — #2 #3
• P2 — Claude Code 어댑터: SessionStart/UserPromptSubmit 주입 (세션당 1회) — #5 #6 #7
• P3 — PreCompact 수확 → Verifier(패키지 뜯기 A) → lesson 합성 — #8 #9
• P4 — Reflect 점수 루프 + 웹서치 폴백(B) (차별화 핵심) — #4 #10 #11
• P5 — 데모 시나리오 + confidence 시각화 — #12
• [~] P6 — 설치기: Claude Code(Tier1) 훅 와이어링 + launchd 데몬 완료 / 멀티플랫폼 자동감지·대화형은 다음

코어(P1~P5) 구현 완료 — uv run pytest 51 passed, uv run python demo/run_demo.py로 크로스세션 학습 데모 실행.

실사용 설치 (Claude Code)

PyPI (권장) — 레포 클론 없이:

uv tool install qwen-memory-agent   # 또는 pipx install qwen-memory-agent
qmem install                        # 훅 와이어링 + 데몬 기동
# ~/.qmem/.env 에 QWEN_API_KEY 입력 후: qmem install 재실행(또는 데몬 재기동)

명령: qmem install / qmem uninstall / qmem status / qmem daemon / qmem hook

레포에서(개발) — 원스크립트:

git clone https://github.com/Mrbaeksang/qwen-memory-agent && cd qwen-memory-agent
cp .env.example .env   # QWEN_API_KEY 입력
./install.sh           # uv sync + qmem install (idempotent)

제거: qmem uninstall (또는 ./uninstall.sh). 메모리 완전삭제는 rm -rf ~/.qmem.

데몬은 127.0.0.1:8787, 루트 메모리는 ~/.qmem/mem.db. 이후 모든 Claude Code 세션에서 SessionStart/UserPromptSubmit 시 관련 교정이 자동 주입되고, PreCompact 시 실수가 수확·검증된다. LLM 키는 프로젝트 .env(QWEN_API_KEY)에서 로드한다. (현재 macOS/launchd 기준)

데모 시나리오

1. 세션 1 (Claude Code): AI가 SQLAlchemy 2.0 async에서 sync Session 사용 → asyncpg another operation in progress 에러 → compact가 수확 → 설치된 sqlalchemy==2.x를 뜯어 정답(AsyncSession+savepoint) 검증 → lesson 저장
2. 재시작(크로스세션) → 세션 2: 같은 작업 → SessionStart가 lesson 자동 주입 → AI가 처음부터 올바르게 → 에러 0
3. 옛 lesson이 틀린 것으로 판명(또 터짐) → fail++ → confidence 하락 → stale 도태
4. confidence 막대 시각화 → "학습 중" 증명

참고

• omp 메모리 설계: https://github.com/can1357/oh-my-pi/blob/main/docs/memory.md
• Hermes Agent: https://yuv.ai/blog/hermes-agent
• prior art: claude-mem · agentmemory · context-mode · ruler
• "Hindsight is 20/20" (arxiv 2512.12818): https://arxiv.org/abs/2512.12818
• Qwen Cloud Hackathon: https://qwencloud-hackathon.devpost.com/