Engram은 SQLite 기반의 지속적 메모리 레이어로, Spec-Driven Development (SDD) 워크플로우에서 단계 간 아티팩트와 결정을 저장하고 검색하는 데 사용됩니다.
개요
Engram은 Gentle-AI 에코시스템의 일부로 개발된 오픈소스 메모리 시스템입니다. SDD의 Archive 단계에서 생성된 아티팩트(스펙, 설계, 결정 등)를 데이터베이스에 저장하여, 동일한 프로젝트의 향후 세션에서 재사용할 수 있도록 합니다.
배경
전통적인 AI 코딩 세션에서는 각 세션이 독립적으로 실행되어 이전 세션의 맥락과 결정이 손실됩니다. Engram은 이러한 문제를 해결하기 위해, 중요한 아티팩트와 결정을 지속적으로 저장하고 검색할 수 있는 메커니즘을 제공합니다.
작동 방식
Engram은 SQLite 데이터베이스를 백엔드로 사용하여 구조화된 데이터를 저장합니다. SDD의 Archive 단계에서 모델이 생성한 아티팩트(스펙 문서, 설계 다이어그램, 결정 기록 등)를 Engram에 기록합니다. 이후 SDD 세션을 시작할 때, Init 단계에서 Engram에서 이전 세션의 정보를 읽어와 컨텍스트를 재구성합니다.
주요 아이디어
- 지속성 — 세션 간에 정보가 유지되므로, 동일한 프로젝트의 여러 세션에서 일관된 맥락을 유지할 수 있습니다.
- 구조화된 저장 — SQLite를 사용하여 정형 데이터를 저장하고 검색합니다.
- 낮은 오버헤드 — SQLite 기반이므로 별도의 데이터베이스 서버 없이도 로컬에서 작동하며, 설정이 간단합니다.