Hindsight의 개요
Hindsight는 Vectorize가 만든 에이전트용 기억 서버입니다. retain으로 텍스트를 보내고, recall로 질의하고, reflect로 저장된 내용을 바탕으로 추론하게 합니다. 각 메모리 뱅크는 한 명의 사용자, 하나의 에이전트 또는 하나의 프로젝트를 위한 격리된 저장소입니다.
retain 시 LLM(기본값은 OpenAI gpt-5-mini이며, Ollama를 포함한 25개 이상의 제공자 중 선택 가능)이 사실, 날짜, 엔티티, 관계를 추출하고, 이를 pgvector가 포함된 PostgreSQL 또는 Oracle AI Database 23ai에 엔티티, 링크, 시계열, 밀집 벡터와 희소 벡터로 저장합니다. recall은 의미 검색, BM25 키워드 검색, 그래프 검색, 기간 검색을 병렬로 실행하고 reciprocal rank fusion으로 합친 뒤 cross-encoder로 다시 정렬합니다. 백그라운드에서는 관련된 사실이 관찰(observation)로 통합되며, 관찰은 근거 인용을 유지하고 새 증거가 들어오면 덮어쓰지 않고 다듬어집니다.
2026년 11월 3일 Vectorize는 기억 파이프라인용 소형 오픈 웨이트 모델 세 가지를 공개했습니다. 0.8B 판단 모델, 114M 리랭커, 112M 임베딩 모델입니다. 서버는 MIT 라이선스이고 Hindsight Cloud가 유료 호스팅 버전입니다.
Hindsight, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Hindsight는 어떤 경쟁 제품보다 빠르게 성장했습니다. GitHub 스타는 약 59,400개이고 매주 릴리스가 나오며, 2026년 11월 3일에 v1.2.0이 나왔습니다. Mem0와 달리 그래프 검색과 시간 검색, 백그라운드 통합, 뱅크별 MCP 엔드포인트를 포함한 모든 기능을 MIT 라이선스 서버에 그대로 둡니다.
설계는 기억을 조각 더미가 아니라 믿음으로 다룹니다. retain은 LLM으로 사실, 엔티티, 관계, 날짜를 뽑아내고, recall은 네 가지 검색(벡터, BM25, 엔티티 그래프, 기간)을 동시에 실행해 기본값 4,096인 토큰 예산에 맞춰 결과를 돌려줍니다. 차별점은 관찰입니다. 관련 사실은 증거와 근거 건수를 기록한 하나의 믿음으로 합쳐지고, 새 정보는 이를 조용히 대체하지 않고 강화하거나 약화합니다. mental models는 한 걸음 더 나아가 사용자 선호 같은 질문에 대한 고정 답변을 저장하며, 이를 검색이나 LLM 호출 없이 읽어 옵니다.
벤치마크 수치는 강하지만 독립적이지 않습니다. Vectorize의 논문은 Gemini-3가 답을 작성할 때 LongMemEval 91.4%, LoCoMo 89.61%, 오픈 모델 GPT-OSS-20B만 쓸 때 LongMemEval 83.6%를 보고합니다. 실시간 리더보드는 현재 LongMemEval 94.6%, LoCoMo 92%를 보여 줍니다. README는 Virginia Tech와 The Washington Post가 결과를 재현했다고 하지만, 두 곳의 연구자가 모두 논문 공저자이고 경쟁사 수치는 다시 측정하지 않고 다른 업체의 보고서에서 가져온 것입니다. 검색 지연 시간은 공개되지 않았습니다.
자체 호스팅 서버는 기본 상태에서 잠겨 있지 않습니다. API 키 검사는 HINDSIGHT_API_TENANT_EXTENSION을 설정해야 시작되고, 모든 뱅크에는 기본으로 켜진 MCP 엔드포인트가 붙습니다. 따라서 포트 8888로 노출된 서버에서는 누구나 기억을 읽고 쓸 수 있습니다. 비밀 정보와 개인정보 제거(Memory Defense, 45개 패턴)는 뱅크별로 직접 켜야 합니다. Vectorize 가격 페이지에 따르면 자체 호스팅 버전은 텔레메트리를 보내지 않습니다.
호스팅 요금은 쓰기량이 좌우합니다. retain은 토큰 100만 개당 10달러로 Honcho 수집 요금의 다섯 배이고, recall은 100만 개당 0.75달러입니다. 저장은 30일 동안 무료이고 그 뒤에는 토큰 100만 개당 월 0.25달러이며, 가격 페이지는 기억을 절대 삭제하지 않는다고 밝힙니다. 한 달에 대화 토큰 100,000,000개를 저장하는 에이전트는 recall을 한 번도 하기 전에 1,000달러를 냅니다.
제 역할을 하는 곳
30명 팀의 코딩 에이전트에 공유 프로젝트 기억을 주려는 플랫폼 엔지니어
Claude Code와 Codex가 세션마다 같은 저장소 규칙을 다시 배우지 않게 하기
npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install all을 실행하면 감지된 각 에이전트가 git 기록과 과거 세션으로 만든 저장소별 뱅크에 연결됩니다. Postgres 서버 한 대에 자체 호스팅하면 추출용 LLM 비용만 듭니다. 네트워크에서 공유하기 전에 API 키 확장을 켜야 합니다.
고객 50,000명 규모의 구독 사업에서 지원 어시스턴트를 운영하는 제품 팀
고객별 이력을 기억하고 사실이 바뀌었을 때 알아차리기
고객마다 뱅크 하나를 두고 티켓마다 retain, 답변 전마다 recall을 합니다. 관찰은 이전 요금제와 새 요금제를 증거와 함께 보관하므로 둘 다 무작정 돌려주지 않습니다. Cloud에서 월 100,000,000개 토큰을 retain하면 1,000달러이며, 자체 호스팅하면 그 비용이 LLM 추출로 옮겨 갑니다.
고객 텍스트를 호스팅 API로 보낼 수 없는 은행의 ML 엔지니어
에이전트 기억을 전부 자체 하드웨어에서 운영하기
Ollama나 vLLM으로 Hindsight를 로컬 모델에 연결하고, 오픈 모델 hs-decide-1-flash, hs-rerank-1, hs-embed-1도 로컬에서 실행해 LLM 호출을 줄입니다. 논문의 LongMemEval 83.6% 결과는 고급 소비자용 GPU 한 장에 들어가는 GPT-OSS-20B만으로 얻은 것입니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- LLM 키를 넣은 docker run 한 번으로 내장 Postgres와 함께 API가 포트 8888, UI가 포트 9999에서 뜹니다. pip install hindsight-all을 쓰면 Python 프로세스 안에서 실행됩니다. 운영 환경용으로 Helm 차트와 외부 Postgres용 Compose 파일이 있습니다.
- 연동
- Python, TypeScript, Go 클라이언트와 CLI, REST API, 뱅크별 MCP 엔드포인트, LiteLLM을 통해 OpenAI와 Anthropic SDK를 감싸는 LLM 래퍼, LangGraph, CrewAI, Pydantic AI, n8n, Claude Code 등 60개 이상의 연동을 제공합니다.
- 데이터와 개인정보
- 자체 호스팅 데이터는 사용자의 Postgres 또는 Oracle 데이터베이스에 남지만, retain한 텍스트는 설정한 LLM으로 전송됩니다. Vectorize는 자체 호스팅 버전에 텔레메트리가 없다 고 밝힙니다. Cloud는 매일 백업하고 기억을 삭제하지 않는다고 하며 SOC 2 Type 2 배지를 표시합니다. BYOC, 싱글 테넌트, SSO, Memory Defense는 Enterprise 기능입니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 자체 호스팅 비용은 Postgres와 추출·통합용 LLM 호출이며, 오픈 판단 모델은 이를 줄이려는 것입니다. Cloud는 retain 토큰 100만 개당 10달러, recall 100만 개당 0.75달러, reflect 1회 0.05달러, 30일 이후 저장은 토큰 100만 개당 월 0.25달러입니다.
- 제한
- 검색 지연 시간은 공개되지 않았습니다. 통합은 비동기라 새 사실이 관찰에 반영되기까지 시차가 있습니다. 열린 issue와 pull request가 185개이고, 릴리스 속도가 빨라 업그레이드가 잦습니다.
좋은 점
- 그래프 검색과 시간 검색을 포함한 전체 기능이 MIT로 제공
- 관찰이 덮어쓰지 않고 증거와 함께 믿음을 수정
- 내장 옵션이 있는 Postgres에서 동작하며 Ollama로 완전 로컬 운영 가능
- MCP 엔드포인트 내장, 13개 코딩 에이전트 CLI용 플러그인 제공
아쉬운 점
- tenant extension을 설정하기 전까지 API 인증이 꺼져 있음
- 벤치마크 재현을 논문 공저자들이 직접 수행
- Cloud retain이 토큰 100만 개당 10달러로 여기서 가장 비싼 쓰기 요금
- retain과 통합 작업마다 LLM 호출 비용 발생
추천 대상
유료 버전에 기능을 떼어 두지 않은 단일 자체 호스팅 서버에서 그래프·시간·벡터 기억을 모두 쓰려는 팀.
Hindsight 대안
Hindsight: 자주 묻는 질문
- Hindsight, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Hindsight는 지금 직접 운영할 수 있는 오픈소스 에이전트 기억 서버 중 가장 기능이 뛰어나고 MIT 라이선스 밖으로 빼 둔 기능도 없지만, 벤치마크 우위는 논문 공저자들이 직접 재현한 수치에 기대고 있습니다. 평점은 5점 만점에 4.4점입니다.
- Hindsight의 가격은 얼마입니까?
- 자체 호스팅 서버는 MIT 라이선스로 무료입니다. Hindsight Cloud는 사용량 기반 과금이며 5달러 무료 크레딧을 줍니다. retain은 토큰 100만 개당 10달러, recall은 토큰 100만 개당 0.75달러, reflect는 호출당 0.05달러, 저장은 처음 30일 이후 토큰 100만 개당 월 0.25달러입니다. Enterprise(BYOC, 온프레미스, SSO)는 견적제입니다.
- Hindsight의 단점은 무엇입니까?
- tenant extension을 설정하기 전까지 API 인증이 꺼져 있음; 벤치마크 재현을 논문 공저자들이 직접 수행; Cloud retain이 토큰 100만 개당 10달러로 여기서 가장 비싼 쓰기 요금; retain과 통합 작업마다 LLM 호출 비용 발생.
- Hindsight에 적합한 사람은 누구입니까?
- 유료 버전에 기능을 떼어 두지 않은 단일 자체 호스팅 서버에서 그래프·시간·벡터 기억을 모두 쓰려는 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Hindsight의 비용은 얼마입니까?
- 자체 호스팅 비용은 Postgres와 추출·통합용 LLM 호출이며, 오픈 판단 모델은 이를 줄이려는 것입니다. Cloud는 retain 토큰 100만 개당 10달러, recall 100만 개당 0.75달러, reflect 1회 0.05달러, 30일 이후 저장은 토큰 100만 개당 월 0.25달러입니다.
- Hindsight에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 자체 호스팅 데이터는 사용자의 Postgres 또는 Oracle 데이터베이스에 남지만, retain한 텍스트는 설정한 LLM으로 전송됩니다. Vectorize는 자체 호스팅 버전에 텔레메트리가 없다고 밝힙니다. Cloud는 매일 백업하고 기억을 삭제하지 않는다고 하며 SOC 2 Type 2 배지를 표시합니다. BYOC, 싱글 테넌트, SSO, Memory Defense는 Enterprise 기능입니다.
- Hindsight의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Mem0, Graphiti, Honcho, Letta 및 Memvid입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 6일.
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