AI에서 새 대화를 열 때마다 프로젝트 배경을 다시 설명해야 하는데, 어떻게 하면 좋을까요?
Animesis 연결을 지원하는 AI에서는 새 대화를 열어도 이미 저장한 프로젝트 배경, 취향, 확인된 결정 사항을 계속 사용할 수 있습니다. 처음부터 다시 설명할 필요가 없습니다.
이 기억은 내 기기에 저장되며 언제든 확인하고 수정할 수 있습니다. 지난번에 어디까지 했는지 이어받아, 그다음부터 진행하면 됩니다.
Animesis는 장기 AI 협업을 위한 거버넌스 기반 기억 시스템입니다. Animesis에 연결하면 지원되는 AI 도구에서 이미 저장한 프로젝트 배경, 취향, 결정 사항을 계속 사용할 수 있습니다. 기억, 사용 방법, 베타 참여에 관한 15가지 질문에 답합니다.
같은 AI에서 새 대화를 시작하든, 연결을 지원하는 다른 AI로 바꾸든, Animesis에 저장한 배경을 계속 사용할 수 있습니다.
Animesis 연결을 지원하는 AI에서는 새 대화를 열어도 이미 저장한 프로젝트 배경, 취향, 확인된 결정 사항을 계속 사용할 수 있습니다. 처음부터 다시 설명할 필요가 없습니다.
이 기억은 내 기기에 저장되며 언제든 확인하고 수정할 수 있습니다. 지난번에 어디까지 했는지 이어받아, 그다음부터 진행하면 됩니다.
연결을 지원하는 AI들을 같은 Animesis 기억에 연결할 수 있습니다. 보고서를 어떻게 쓸지, 프로젝트가 어디까지 진행됐는지, 어떤 요구 사항이 확인됐는지를 여기에 저장하므로, AI마다 처음부터 설명할 필요가 없습니다.
연결 방법과 지원 도구는 시작하기에서 확인할 수 있습니다. 같은 배경이라도 AI마다 이해하고 표현하는 방식은 다를 수 있습니다.
Animesis 연결을 지원하는 다른 AI로 바꿀 때, 기존 기억에 연결하면 그 안에 저장된 프로젝트 배경, 취향, 결정 사항을 계속 사용할 수 있습니다. 같은 배경을 처음부터 다시 설명할 필요가 없습니다.
새 AI의 능력과 표현 방식은 다를 수 있지만, 이미 저장한 배경은 계속 사용할 수 있습니다. 지원 범위와 연결 절차는 시작하기에서 확인하세요.
저장·불러오기는 정보를 남기고 필요할 때 다시 가져오는 일을 다룹니다. 기억 거버넌스는 여기에 더해 누가 기록하고 수정할 수 있는지, 어떤 조건에서 바꿀 수 있는지, 수정 후 원래 기록을 어떻게 보존할지, 규칙은 누가 정하는지를 다룹니다.
Animesis는 “기억했는가”뿐 아니라 “누가 결정하는가, 무엇을 바꿨는가, 왜 바꿨는가”에도 주목합니다. 기억을 수정해도 이전 기록과 수정 이유는 남습니다. 저장·불러오기와 거버넌스는 양자택일이 아니라 함께 존재할 수 있습니다. 기억 거버넌스의 연구 근거 알아보기.
대화 기록을 내보내면 원문은 보존되지만, 새 AI가 그 안의 배경까지 이해했다는 뜻은 아닙니다. 무엇이 최종 결정이고 어떤 생각이 달라졌는지는 기록에서 다시 정리해야 합니다.
Animesis가 저장하고 내보내는 것은 취향, 결정 사항, 그 경위가 포함된 정리된 기억입니다. 대화 원문만 보관하는 데 그치지 않고, 다음에 사용하는 AI가 프로젝트를 이해하는 데 필요한 배경을 제공합니다.
기억을 확인하고 수정하며, 수정 이유도 남깁니다. 사용할 때 어떤 내용이 누구에게 전송되는지도 알아볼 수 있습니다.
네. Animesis에서는 기억의 전체 내용을 확인하고 수정할 수 있습니다. 어떤 기억을 계속 사용할지 조정하거나 기억을 내보낼 수도 있습니다.
수정할 때는 새 기록을 추가하고 이전 내용을 직접 덮어쓰지 않습니다. 나중에 돌아봐도 당시 어떤 생각을 했고 이후 왜 바꿨는지 알 수 있습니다.
기억은 내 기기에 저장됩니다. 사용할 때는 실제로 쓰이는 내용이 연결한 AI 서비스 제공자에게 전송되며, 사용되지 않는 기억은 전송되지 않습니다.
Animesis의 클라우드는 거버넌스 판단을 담당하며 분류, 중요도 등의 정보만 받습니다. 기억 원문은 받지도, 저장하지도 않습니다. 자세한 설명은 데이터 소유와 관리에서 확인하세요.
프로젝트를 몇 달간 진행한 뒤에도 이미 저장한 취향, 결정 사항, 진행 상황을 계속 사용할 수 있습니다. 프로젝트에 변화가 생기면 수정 이유를 남기면서 기억을 업데이트할 수 있습니다. 나중에 돌아봐도 당시의 결정과 이후의 조정을 구분할 수 있습니다.
일상적으로 사용하는 동안 중요한 취향과 결정 사항이 식별되고 저장됩니다. 직접 “이걸 기억해 줘”라고 말한 뒤, 기존 기억을 확인하고 조정할 수도 있습니다.
이런 요구 사항을 규칙으로 저장하면 Animesis에 연결된 AI가 이후 협업에서도 계속 사용할 수 있습니다. “보고서는 결론부터”, “예산은 이 금액을 넘기지 마”라고 매번 다시 설명할 필요가 없습니다.
요구 사항이 바뀌면 수정할 수 있고, 이전 기록과 수정 경위는 남습니다. 규칙뿐 아니라 규칙이 왜 바뀌었는지도 기억합니다.
이미 저장한 배경, 취향, 결정 사항과 그 내용이 바뀐 경위를 남길 수 있습니다. 모델의 능력과 표현 방식은 달라질 수 있지만, 이렇게 쌓아 온 내용을 처음부터 다시 만들 필요는 없습니다.
Animesis는 기억이 모델과 독립적으로 존재하도록 합니다. 연결을 지원하는 다른 AI로 바꿔도 같은 기억을 계속 사용할 수 있습니다.
Animesis가 무엇인지, 현재 어떤 도구를 지원하는지, 베타와 연구 정보는 어디서 확인하는지 알아보세요.
Animesis는 장기 AI 협업을 위한 거버넌스 기반 기억 시스템입니다. 기억은 내 기기에 저장되며, Animesis 연결을 지원하는 AI가 그 내용을 계속 사용할 수 있습니다. 기억을 확인·수정·내보내기할 수 있고, 어떤 기억을 계속 사용할지도 결정할 수 있습니다.
AI에 내장된 기억은 해당 플랫폼이 관리합니다. 다른 도구로 바꾸면 그 내용이 자동으로 따라오지 않을 수 있습니다. Animesis는 익숙한 AI를 대체하는 것이 아니라, 연결된 AI가 내가 관리하는 기억을 계속 사용하도록 합니다. Animesis의 기억 알아보기.
Animesis 클라이언트는 현재 macOS를 지원하며 Windows 버전은 호환 작업 중입니다. 표준 MCP 프로토콜을 통해 OpenClaw, Claude, Claude Code, Codex 등 연결을 지원하는 데스크톱 AI 도구와 연동할 수 있습니다.
웹 버전 AI는 아직 연결할 수 없습니다. 여러 사람이 기억을 공유하는 기능과 팀 권한 관리도 개발 중입니다. 설치와 연결 절차는 시작하기에서 확인하세요.
Animesis의 클라우드는 기억 원문을 받거나 저장하지 않습니다. 원문은 내 기기에 저장되며, 클라우드는 분류, 중요도 등의 정보만 받아 거버넌스 판단에 사용합니다.
기억을 사용할 때 실제로 쓰이는 내용은 연결한 AI 서비스 제공자에게 전송됩니다. 로컬 저장, 사용, 내보내기에 관한 설명은 데이터 소유와 관리에서 확인하세요.
브랜드 사이트의 실제 운영 기록에서는 기억의 축적과 실제 사용을 소개합니다. 연구 사이트의 아키텍처와 운영 데이터에서는 운영 일수와 모델 전환 등의 기록을 보여 줍니다. 연구의 출발점이 궁금하다면 연구의 시작과 논문을 읽어 보세요.
논문 《Memory as Ontology: A Constitutional Memory Architecture for Persistent Digital Citizens》는 Zhenghui Li(RVHE Group)가 작성했으며, 2026년 3월 5일 arXiv에 공개되었습니다. 프리프린트 읽기 ↗.
2026년 9월 13일 업데이트. 더 궁금한 점이 있다면 hello@animesis.ai로 문의해 주세요.