Einsia / OpenChronicle
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이 프로젝트에 대해
Einsia 님의 OpenChronicle 프로젝트는 GitHub에서 1.6K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.
Language Breakdown
🇰🇷 한국어 번역 README
캐시 히트OpenChronicle
오픈 소스, 로컬 우선 메모리로 모든 도구 사용 가능 LLM 에이전트에 적합합니다.
OpenAI Chronicle을 생각해보세요 - 다만 오픈 소스, 모델 비종속, 검토 가능, 해킹 가능하게 만들었습니다.
상태: v0.1.0 · macOS 전용 · 초기 알파
OpenChronicle은 AI 에이전트에 실제 화면과 앱 컨텍스트에서 구축된 로컬 검토 가능 메모리를 제공합니다.
Mac에서 실행되며, 사용자가 하고 있는 활동에서 구조화된 컨텍스트를 캡처하고 이를 지속적인 Markdown 메모리로 변환합니다: 사용자가 작업하고 있는 내용, 결정한 사항, 사용하는 도구, 중요하게 여기는 사람이나 프로젝트.
도구를 호출할 수 있는 모든 에이전트가 사용할 수 있습니다. 현재 MCP 클라이언트와 특히 호환성이 좋지만, OpenChronicle은 도구를 사용하는 에이전트들을 위한 일반적인 메모리 레이어로 설계되었으며, 단일 프로토콜, 단일 모델 제공업체, 단일 앱에 국한되지 않습니다.
OpenChronicle의 이유
OpenAI Chronicle은 중요한 미래를 지향합니다: 사용자의 실제 작업 컨텍스트를 기억하는 에이전트.
OpenChronicle은 우리의 오픈 대안입니다:
- 로컬 우선 - 메모리가 기기 내에 유지됨
- 모델 비종속 - Ollama, LM Studio, OpenAI, Anthropic 또는 LiteLLM 호환 제공업체 사용 가능
- 도구 친화적 - 도구 사용 가능 에이전트 모두 사용 가능
- 검토 가능 - 디스크의 Markdown, 로컬 SQLite
- 오픈 - MIT 라이선스, 확장 가능하게 구축됨
왜 AX-우선인지
OpenChronicle은 현재 AX 트리 / 접근성 트리 컨텍스트를 주요 신호로 우선시하며, 스크린샷을 시간에 따라 보조 신호로 사용합니다.
우리는 이것이 최적의 균형이라고 생각합니다.
🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.
이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.
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