모든 AI 에이전트에 영구적 맥락을 부여하는 메모리·지속 학습 엔진
월간 웹사이트 방문 수 추정치
이 도메인의 Similarweb 추정치이며 활성 사용자 수가 아닙니다. 관측 데이터가 있는 월만 표시하며 수집일과 집계 월을 구분합니다.
수집일 2026. 11. 11.
에디터가 매긴 5점 만점 평가이며, 사용자 평점의 평균이 아닙니다. 이 페이지의 관점들은 제품 정보를 바탕으로 AI가 정리한 것이며, 실제 사용자 후기가 아닙니다.
2026-11-11에 검증된 OpenAITools.app 텔레메트리에 따르면, supermemory(supermemory.ai)은(는) AI API에 색인된 AI 플랫폼으로 월 15.66만회 방문을 기록 중이며, 전월 대비 트래픽 변화량은 -1.3만(-7.7%)입니다. 주요 지리적 시장은 미국(트래픽 점유율 46.2%)이며, 가격 문의 가격 모델로 운영됩니다. 월간 트래픽 기준 주요 경쟁 대안으로는 Honcho (월 13.78만회 방문), EverMemOS (월 2.42만회 방문), Llongterm (월 0회 방문) 등이 있습니다.
세션 간 기억 유지 기능이 드디어 제대로 작동하네요.
개발하기 훨씬 편해졌습니다.
실제 사이트 점검, 요금 구조, 동일 카테고리 기준을 바탕으로 AI가 재구성한 참고 관점이며 개별 실사용자의 후기가 아닙니다.
전용 모델이 저장된 컨텍스트에 대해 추출·병합·추론·망각을 수행해 메모리 그래프를 단순 축적이 아닌 지속적 개선으로 이끕니다.
각 학습은 관련 엔티티, 출처, 시점에 연결되어 내용뿐 아니라 시간을 인식하는 관계 지도를 함께 저장합니다.
메모리가 모델 제공자 밖에 있어 API, SDK, 플러그인, MCP로 사용되며 모델과 도구를 넘어 맥락이 이어집니다.
관련 메모리를 요청 시 토큰으로 프롬프트에 주입해, 끝없이 늘어나는 대화 기록 없이도 에이전트에 적절한 맥락을 제공합니다.
SOC 2 Type II, 상위 티어 HIPAA BAA, GDPR 준수에 더해 클라우드, 자사 VPC, 자사 데이터센터, 에어갭 배포를 지원합니다.
대부분의 LLM 앱은 메모리를 부가 기능으로 다룹니다. 컨텍스트가 가득 찰 때까지 대화 기록을 프롬프트에 밀어 넣고, 다음 세션이나 모델 교체 시 모두 잃어버립니다. supermemory는 이 문제를 인프라로 접근합니다. learner-1 모델이 들어오는 자료(대화, 파일, URL, 원시 데이터)를 읽고 벡터 그래프 데이터베이스에 대해 업데이트·병합·추론·망각 연산을 수행합니다. 그 결과 학습은 끝없이 커지는 대화 기록으로 쌓이지 않고, 밀도 높고 상호 연결되며 시간을 이해하는 형태로 유지됩니다.
요청 시점에는 관련 메모리가 토큰으로 에이전트 컨텍스트에 직접 주입되므로 이 방식은 모델과 실행 프레임워크에 독립적입니다. 학습과 메모리가 모델 제공자 밖에 존재하기 때문에 축적된 이해는 애플리케이션과 함께 이동합니다. Claude, GPT 계열, Gemini, 오픈 웨이트 모델 어디서든, SDK·플러그인·MCP 어느 경로로든 마찬가지입니다.
회사는 이를 에이전트 인프라의 가장 어려운 부분으로 규정하고 공개 수치로 뒷받침합니다. 프로덕션 트래픽에서 1초 미만의 리콜, 월 약 1조 토큰 처리, LongMemEval·LoCoMo·ConvoMem 벤치마크, 대규모 코퍼스에서 markdown 파일 메모리와의 비용 비교 등입니다. 엔터프라이즈 기능으로는 SOC 2 Type II 인증, 상위 티어의 HIPAA BAA, GDPR 준수, 그리고 클라우드부터 VPC·온프레미스·에어갭 환경까지의 배포 선택지가 있습니다.
메모리 API를 챗봇이나 코파일럿에 연결해 재방문 사용자를 인식하고, 선호를 유지하며, 대화가 이전 세션 위에 쌓이도록 합니다.
다단계 에이전트에 도구 호출과 모델 전환을 넘나드는 작업 기억을 부여해 중간 결과가 컨텍스트 창 경계에서 사라지지 않게 합니다.
사용자 데이터를 사내 네트워크 밖으로 내보낼 수 없을 때 VPC, 자사 데이터센터, 에어갭 환경에서 메모리 레이어를 운영합니다.
테넌트별·계정별 이력을 어시스턴트가 참조하게 해 인계와 후속 조치가 고객이 이미 공유한 정보를 반영하도록 합니다.
동일한 주요 카테고리에 속한 경쟁 AI 도구의 나란히 보는 텔레메트리 비교
| 순위 | AI 도구 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 직접 유입 비중 | 가격 | 일대일 비교 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | supermemory | 15.66만 | -7.7% | 직접 유입 45% | 가격 문의 | 현재 도구 |
| 1 | Honcho 상태 유지 에이전트를 위한 오픈소스 지속형 사용자 모델링을 제공하지만, 범용 벡터 그래프보다는 대화 심리학에 더 초점을 둡니다. | 13.78만 | +2.2% | 직접 유입 43% | 유료, 가격 문의 | vs Honcho |
| 2 | EverMemOS AI 에이전트를 위한 오픈소스 메모리 OS를 제공하지만, supermemory의 관리형 API보다 자체 호스팅과 설정이 더 많이 필요합니다. | 2.42만 | +12% | 직접 유입 60% | 무료 체험, 무료 | vs EverMemOS |
| 3 | Llongterm API를 통해 사람이 읽을 수 있는 사용자 프로필과 컨텍스트를 쉽게 저장하지만, supermemory의 고급 벡터 그래프 인덱싱 엔진이 부족합니다. | 0 | 0% | — | 무료+유료, 유료 | vs Llongterm |
| 4 | HydraDB OSS 오브젝트 스토어 기반의 강력한 오픈소스 그래프 스토리지를 제공하지만, 바로 쓸 수 있는 에이전트 메모리 API라기보다는 데이터베이스에 가깝습니다. | 2.96만 | +5.8% | 직접 유입 58% | 무료+유료, 가격 문의 | vs HydraDB OSS |
| 5 | Memoripy 파이썬 에이전트를 위한 경량 단기 및 장기 메모리를 제공하지만, 기업용 클라우드 API 인프라가 부족합니다. | 105 | -94.5% | 직접 유입 39% | 무료 | vs Memoripy |
| 6 | Pinecone 기업용 수준의 확장 가능한 벡터 검색과 RAG 스토리지를 제공하지만, supermemory의 자동화된 에이전트 메모리 그래프 추상화 기능이 부족합니다. | 28.67만 | -31% | 직접 유입 41% | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | vs Pinecone |
무료 / 오픈소스상태 유지 에이전트를 위한 오픈소스 지속형 사용자 모델링을 제공하지만, 범용 벡터 그래프보다는 대화 심리학에 더 초점을 둡니다.
무료 / 오픈소스AI 에이전트를 위한 오픈소스 메모리 OS를 제공하지만, supermemory의 관리형 API보다 자체 호스팅과 설정이 더 많이 필요합니다.
API를 통해 사람이 읽을 수 있는 사용자 프로필과 컨텍스트를 쉽게 저장하지만, supermemory의 고급 벡터 그래프 인덱싱 엔진이 부족합니다.
무료 / 오픈소스오브젝트 스토어 기반의 강력한 오픈소스 그래프 스토리지를 제공하지만, 바로 쓸 수 있는 에이전트 메모리 API라기보다는 데이터베이스에 가깝습니다.
무료 / 오픈소스오브젝트 스토어 기반의 강력한 오픈소스 그래프 스토리지를 제공하지만, 바로 쓸 수 있는 에이전트 메모리 API라기보다는 데이터베이스에 가깝습니다.
무료 / 오픈소스파이썬 에이전트를 위한 경량 단기 및 장기 메모리를 제공하지만, 기업용 클라우드 API 인프라가 부족합니다.
특화 강점기업용 수준의 확장 가능한 벡터 검색과 RAG 스토리지를 제공하지만, supermemory의 자동화된 에이전트 메모리 그래프 추상화 기능이 부족합니다.
무료 / 오픈소스Provides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
특화 강점Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
특화 강점프로덕션 LLM 앱을 위한 AI 게이트웨이, 관측성, 가드레일
