어떤 LLM 앱에도 한 줄로 붙는 한국어 장기 기억 레이어. 대화를 계층형으로 압축·저장하고 필요한 사실만 다시 꺼내요. 토큰 비용은 90% 줄고 정확도는 26% 올라요. A Korean-tuned long-term memory layer that plugs into any LLM app in one line. Compresses conversations hierarchically, recalls only what matters — 90% fewer tokens, 26% more accurate.
mem0가 $24M을 조달했고, GitHub stars 5만 8천 개를 모았어요. AWS 에이전트 SDK의 기본 메모리로 채택될 만큼 글로벌 AI 메모리는 검증을 끝냈고, 시장은 2030년 $28.5B까지 연 35% 커져요. 그런데 mem0·Letta·Zep·Cognee 다 영어 중심이에요. 한국어 존댓말·메신저 톤·감정에 최적화된 메모리는 메모리허브가 유일해요. mem0 raised $24M and passed 58K GitHub stars — even becoming the memory provider for the AWS agent SDK. AI memory is proven infrastructure, compounding 35% a year to $28.5B by 2030. But mem0, Letta, Zep, and Cognee are all English-first. Memory tuned for Korean honorifics, messenger tone, and emotion only exists in MemoryHub.
국내는 CLOVA 케어콜(네이버 자체용), 디노티시아 Seahorse(벡터 DB), 에버마인드 EverMemOS(오픈소스) 정도예요. 한국어 존댓말·메신저 톤·감정에 최적화된 범용 메모리 SaaS는 메모리허브가 유일해요. mem0가 영어권에서 증명한 일을 한국·일본·동남아 메신저 문화권에서 해낼 곳 — 메모리허브가 그 빈틈을 채워요. Domestic options are CLOVA CareCall (Naver-internal), Dinotisia Seahorse (vector DB), EverMemOS (open-source). The only general-purpose memory SaaS tuned for Korean honorifics, messenger tone, and emotion is MemoryHub. Where mem0 won English, MemoryHub takes Korea + Japan + SEA.
대화를 계층형 이벤트 로그로 압축해서, 대화가 늘어도 컨텍스트는 작고 저렴해요.Conversations compressed as hierarchical events — context stays small and cheap as history grows.
대화당 토큰 1.8K (vs 26K)1.8K tokens/turn vs 26K
「지금 사실」 「일어난 시점」 「누적 장부」를 분리해서 관리하니까 시간 흐름이 꼬여도 정확하게 꺼내요."Present fact," "event time," and "running ledger" managed separately — timeline-correct recall even when stories tangle.
LOCOMO 정확도 66.9% (OpenAI 52.9%)LOCOMO 66.9% vs OpenAI 52.9%
검색·컨텍스트 조회·시간 계산·장부 집계가 함수로 노출돼요. 프롬프트 엔지니어링 없이 호출만 하면 끝.Search, context lookup, time arithmetic, ledger aggregation — exposed as functions. No prompt-engineering required.
OpenAI 함수 호출 호환OpenAI function-call compatible
스키마 설계도, 수동 태깅도 필요 없어요. 원시 대화 던지면 알아서 뽑아내요.No schema, no manual tags — raw conversation in, structured memory out.
한국어 존댓말·관계·감정도 같이 인식Captures Korean honorifics, relationships, emotion
"팀장님" "친구" "부모님"을 가르고 톤·관계까지 같이 기억해요. 영어 메모리가 못 잡는 한국어 디테일이에요.Distinguishes "boss," "friend," "parent" and remembers tone + relationship — Korean-only depth.
한국어 메모리로 글로벌 유일Only Korean-native AI memory globally
전체 대화 26K 대신 필요한 사실 1.8K만 컨텍스트에 넣어요. 같은 답을 1/10 비용에 받아요.1.8K tokens of relevant facts instead of 26K of full transcript — same answer, 1/10 cost.
p95 지연도 91% 줄어요p95 latency −91%
테넌트·사용자별 데이터 격리 + 회전 가능한 스코프 API 키 + 검색 무제한. 보낸 메시지로만 과금해요.Per-tenant isolation, rotatable scoped API keys, unlimited search — you only pay for sent messages.
검색 쿼리당 과금 0원Zero per-query search fees
SDK 한 줄로 기존 LLM 앱에 메모리를 깔아요. 모델·프레임워크 가리지 않아요.One SDK line plugs memory into any existing LLM app — model and framework agnostic.
LangChain·LlamaIndex·OpenAI 호환LangChain, LlamaIndex, OpenAI compatible
한국에서 AI 챗봇·비서·상담 봇을 만드는 모든 회사가 사용자를 기억하게 하려고 메모리허브를 기본으로 채택해요. mem0가 영어권에서 해낸 일을 한국·일본·동남아 메신저 문화권에서 메모리허브가 해내요. 3년 안에 「한국에서 AI를 쓴다는 건, AI가 어제 한 얘기를 기억한다는 뜻」이 되는 시대를 만들어요. Every Korean company building chatbots, assistants, and counseling bots picks MemoryHub by default — because users expect to be remembered. Where mem0 won English, MemoryHub takes Korea, Japan, and SEA messenger cultures. Within three years, "Korean AI" means "AI that remembers what you said yesterday."
목표 — 한국 AI의 표준 메모리Goal — the standard memory for Korean AI사용자가 매번 같은 얘기를 또 해야 하는 챗봇. 메모리허브를 한 줄로 깔면 사용자가 떠나지 않아요.Chatbots making users repeat themselves — one-line MemoryHub keeps them around.
맥락이 길어지는 상담을 한국어 존댓말·관계까지 기억해야 하는 서비스. 메모리허브가 첫날부터 가능하게 해요.Counseling that demands honorifics and long context — MemoryHub does it from day one.
사용자가 오래 머물수록 토큰값이 폭발하는 앱. 메모리허브로 토큰 90% 줄고 사용자 락인은 깊어져요.Apps where stickier users mean exploding token bills — MemoryHub cuts 90% while deepening lock-in.