멀티 에이전트 협업

memtomem은 여러 에이전트가 지식을 주고받도록 네임스페이스(기억을 담아 두는 이름 붙은 공간)를 활용합니다. 특정 에이전트에 매이지 않는 공용 기억 계층이어서, 사람에서 에이전트로, 에이전트에서 에이전트로, 다시 에이전트에서 사람으로 지식이 모든 방향으로 흐릅니다.

네임스페이스 구조

agent-runtime:{agent-id}     # 에이전트 전용 — 해당 에이전트만 접근
shared                       # 공유 — 모든 에이전트에서 접근 가능

각 에이전트는 자신의 전용 네임스페이스에서 작업하되, 다른 에이전트에게 유용한 지식은 공유 네임스페이스로 내보낼 수 있습니다.

5단계 워크플로우

여러 에이전트가 하나의 기억 저장소를 공유하는 표준 흐름입니다. 각 에이전트를 등록하고(1) 세션을 연 뒤(2), 자기 공간과 공유 공간에서 검색하고(3), 유용한 기억을 공유 공간으로 내보내고(4), 작업을 마치며 세션을 닫습니다(5).

1단계: 에이전트 등록

mem_agent_register(agent_id="analyzer", description="코드 분석 에이전트")

2단계: 세션 시작

mem_session_start(agent_id="analyzer")

세션 레코드의 네임스페이스는 agent-runtime:analyzer로 자동 파생됩니다. 같은 세션 안에서 호출되는 다음 명령들은 agent_id를 다시 전달하지 않아도 에이전트 스코프를 자동 상속합니다:

쓰기 — mem_add(content="...") / mem_batch_add(...)는 agent-runtime:analyzer로 자동 기록됩니다. 다른 스코프(예: 공유)로 보내려면 한 번의 호출에 namespace="shared"를 명시하세요.
읽기 — mem_agent_search / mem_agent_share는 agent_id= 없이도 에이전트 스코프로 결정됩니다. (단일 에이전트 환경의 mem_search는 변경되지 않으므로, 에이전트 스코프 안에서 검색하려면 mem_agent_search를 사용하세요.)

3단계: 지식 검색

mem_agent_search(query="인증 모듈 구조", include_shared=true)

include_shared=true로 자신의 네임스페이스 + 공유 네임스페이스를 동시에 검색합니다.

4단계: 지식 공유

mem_agent_share(chunk_id="...", target="shared")

공유할 때는, 더 넓은 공간으로 복사본을 남기기에 앞서 내용을 한 번 더 검사합니다(신뢰 경계 리댁션 가드). 비밀처럼 보이는 내용은 공유 시점에 차단되고 그 사실이 감사 로그에 기록되므로, 민감한 기억이 넓은 공간으로 조용히 새어 나가지 않습니다.

5단계: 세션 종료

mem_session_end(summary="...")

`agent_id` 설정하기

agent_id는 자동으로 감지되지 않습니다. 어떤 런타임이든 원칙은 같습니다 — 세션을 시작할 때 명시적으로 전달하면, 이후 호출에는 세션 정보로 자동 상속됩니다.

Claude Code · Codex (MCP)

MCP 서버는 호출 클라이언트를 구분하지 않으므로, 에이전트 지침(CLAUDE.md · AGENTS.md · 시스템 프롬프트)에 세션 시작 규칙을 고정해 두어야 합니다.

예시 지침:

대화 시작 시 mem_session_start(agent_id="claude-code")를 먼저 호출하여 세션을 등록하세요. 새 에이전트 역할로 작업할 때는 mem_agent_register(agent_id="planner", description="...")를 사용합니다.

한 번 등록하면 이후의 mem_search, mem_add 등은 agent_id를 재전달하지 않아도 해당 에이전트 네임스페이스(agent-runtime:{agent-id})에 기록됩니다.

LangGraph · CrewAI (Python 어댑터)

from memtomem.integrations.langgraph import MemtomemStore

store = MemtomemStore()
await store.start_agent_session(agent_id="analyzer")
# 이후 store.search / store.add 호출은 analyzer 네임스페이스로 격리

멀티 에이전트 그래프에서는 각 노드가 자신의 agent_id로 별도 세션을 시작합니다. 공유가 필요한 산출물은 mem_agent_share로 shared 네임스페이스에 내보냅니다.

CLI (`mm session`)

서버 프로세스 밖에서 세션을 선등록할 때 사용합니다.

mm session start --agent-id planner

mm session의 전체 서브명령(start, end, list, events, wrap)은 CLI 레퍼런스의 mm session 섹션을 참조하세요.

CLI (`mm agent`)

MCP 클라이언트 없이 셸에서 에이전트를 등록·조회하거나 청크를 공유할 때 사용합니다. 각 명령은 위의 mem_agent_register·mem_agent_share MCP 도구를 그대로 반영합니다.

mm agent register analyzer --description "코드 분석 에이전트" --color "#534AB7"
mm agent list                 # 등록된 agent-runtime: 네임스페이스 + shared 조회 (--json 지원)
mm agent share <chunk_id> --target shared

mm agent share도 복사 전에 redaction guard를 다시 실행하며, 비밀처럼 보이는 콘텐츠는 --force-unsafe로 재확인하지 않는 한 차단됩니다. 전체 플래그는 CLI 레퍼런스를 참조하세요.

`mm ingest`와의 차이

mm ingest claude-memory·mm ingest gemini-memory·mm ingest codex-memory는 agent_id를 할당하는 명령이 아닙니다. 각각 claude-memory:<slug>·gemini-memory:<slug>·codex-memory:<slug> 고정 네임스페이스에 적재하여 AI 에디터별 기억을 통합 인덱싱합니다. 에이전트별 격리가 목적이라면 위의 MCP/어댑터/CLI 경로로 agent_id를 명시해야 합니다.

상호작용 패턴

Human → Agent

개발자가 Claude Code, Cursor에서 작업할 때, 이전 세션의 아키텍처 결정·코딩 패턴·디버깅 이력이 자동으로 서피싱됩니다.

Agent → Agent

LangGraph/CrewAI 워크플로우에서 에이전트 체인이 동작할 때, “테스트 생성 에이전트”는 “코드 분석 에이전트”가 mem_agent_share로 공유 네임스페이스에 게시한 코드베이스 구조를 참조합니다. 공유 LTM 저장소가 에이전트 간 핸드오프 지점이 되며, 게시할 중간 산출물과 결정 이력은 명시적 공유 단계로 전달합니다.

Agent → Human

에이전트가 축적한 프로젝트 지식을 웹 UI 대시보드에서 검색·열람할 수 있습니다. 새 팀원 온보딩 시 에이전트가 학습한 아키텍처 결정 이력, 버그 해결 패턴, 코딩 컨벤션을 한눈에 파악할 수 있습니다.