첫날부터 납품까지 모든 프로젝트 결정을 기억하는 AI
프로젝트 관리는 AI 도구가 사용할 수 있는 결정, 상태 변경 및 컨텍스트의 지속적인 흐름을 생성합니다 — 기억할 수 있다면 말이죠. MemoryLake는 프로젝트 팀에 전체 프로젝트 타임라인을 캡처하고, 결정 기록을 보존하며, 모든 팀원이 모든 AI 세션에서 사용할 수 있는 제도적 프로젝트 지식을 제공하는 구조화된 기억 레이어를 제공합니다.
기억 문제
프로젝트는 6개월 동안 진행됩니다. 수십 개의 결정이 내려집니다 — 범위 변경, 기술적 거래, 이해관계자 합의, 마감일 변경. 일부는 회의록에, 일부는 슬랙 스레드에, 일부는 아무데도 없습니다. 새로운 팀원이 합류하면 과거 결정을 쿼리할 수 없고, 주변에 물어봐야 합니다. AI 세션이 종료되면, 지난 한 시간 동안 안내한 전체 프로젝트 이력을 잊어버립니다.
MemoryLake가 다르게 하는 것
쿼리 가능한 프로젝트 타임라인
이벤트 기억는 모든 프로젝트 이정표, 결정 지점 및 상태 변경을 타임스탬프가 있는 기록으로 저장합니다. AI에게 "3월에 프로젝트 범위에서 무엇이 변경되었나요?"라고 물어보면 실제 기록을 받을 수 있습니다 — 부분적으로 읽을 수 있는 문서에 기반한 추측이 아닙니다.
팀 변경에도 살아남는 결정 기록
대화 기억는 모든 AI 지원 계획 세션, 회고 및 결정 스레드를 영구적으로 보존합니다. 팀원이 떠나면 그들의 프로젝트 컨텍스트도 함께 떠나지 않습니다. 새로운 팀원이 합류하면 전체 결정 이력을 직접 쿼리할 수 있습니다.
공유 팀 기억
MemoryLake 작업 공간은 역할 기반 접근 제어를 통해 여러 팀원을 지원합니다. 프로젝트 관리자, 스크럼 마스터 및 납품 리드는 모두 동일한 기억 풀에서 작업할 수 있으며 — 적절한 접근 수준으로 — 모든 AI가 프로젝트 이력의 동일한 버전에서 작업할 수 있습니다.
영구 무료 · 신용카드 불필요
작동 방식
- 연결 — MCP 또는 REST API를 통해 MemoryLake를 AI 도구와 통합합니다. Google Workspace 또는 Office 365의 기존 프로젝트 문서에 연결합니다.
- 구조화 — 프로젝트 이정표와 결정은 타임스탬프와 함께 이벤트 기억에 들어갑니다. 계획 세션 기록은 대화 기억에 들어갑니다. 반복적인 스프린트 계획 및 검토 프로세스는 재사용 가능한 템플릿으로서 기술 기억에 들어갑니다.
- 재사용 — 매 스프린트, 매 스탠드업, 매 이해관계자 업데이트는 AI에 이미 로드된 전체 프로젝트 이력으로 시작됩니다. 새로운 팀원은 동일한 기억를 쿼리합니다. 브리핑 문서가 필요 없습니다.
전과 후
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Starting a planning session | Re-explain project history, decisions, and current status to AI | AI opens with full project context from Event and Conversation Memory |
| New team member joins mid-project | Write briefing docs, schedule context sessions, answer repeated questions | New member queries project memory directly for full decision history |
| Tracking a scope change | Manual documentation across multiple tools | Event Memory records the change with timestamp and linked conversation |
| Running a retrospective | Reconstruct what happened from memory and scattered notes | Query Conversation Memory for the full record of how the sprint actually unfolded |
대상
계획, 실행 및 회고 단계에서 AI를 사용하고 AI가 세션 간에 전체 프로젝트 컨텍스트를 유지해야 하는 프로젝트 관리자, 스크럼 마스터 및 납품 리드. 특히 긴 타임라인, 빈번한 범위 변경 또는 높은 팀 이직률이 있는 프로젝트에 유용합니다 — 제도적 프로젝트 지식이 가장 쉽게 잃어버릴 수 있는 상황입니다.
이 사용 사례를 내 계정에서 직접 실행하기
PMO는 여섯 개 프로젝트의 의사결정 로그를 공유 메모리에 저장하고, 어시스턴트는 MemoryRouter를 통해 이를 바탕으로 답합니다. "Project Atlas의 오픈일은 언제로 정했나요?"에는 매번 11월 16일이라고 답합니다. 그런데 PMO가 한 번도 관리한 적 없는 재무 부서의 Project Beacon을 물으면, 낯선 이름 하나만으로 MemoryRouter는 아무것도 첨부하지 않고, 모델은 확신에 찬 날짜·공급업체·예산을 스스로 지어냅니다. 다른 프로젝트의 날짜를 Beacon의 것으로 답하기도 합니다. 같은 boundary에 프로젝트 목록 문서("우리가 관리하는 건 이 여섯 개뿐")를 넣어도 우연히 첨부될 때만 효과가 있습니다. 목록을 사실로 저장하고 앱이 프롬프트에 읽어 넣으면 모든 질문이 맞고, 목록에 대한 정확한 조회로 모델을 호출하기 전에 "관리 대상 아님"이라고 답할 수 있습니다.
보게 될 것
- 여섯 개의 의사결정 로그와 프로젝트 목록을 MemoryLake에 가져오고, 목록은
fact add로 여섯 개의 사실로도 저장.fact list --query Beacon은 0개를 반환하지만search는 Beacon 질문마다 여전히 로그 세 개를 반환 - 검사기(
router messages)가 관리한 적 없는 프로젝트에 대한 질문에 MemoryRouter가 무엇을 첨부하는지 보여줌: 72개 사본 중 44개는 아무것도 첨부되지 않았고, 목록이 첨부된 것은 13개 - 8개 질문을
router chat --boundary(gpt-4o-mini)로 각 3회, 10회 실행: 관리한 적 없는 네 프로젝트에 대해 로그만 있으면 120개 답변 중 17개가 "관리 대상 아님"(100개는 지어낸 답이며 모두 아무것도 첨부되지 않은 호출), 목록 문서를 더하면 120개 중 38개,fact list로 읽은 목록을 시스템 프롬프트에 넣으면 120개 모두 정답. 대조 질문은 360개 중 359개 정답 project·pmo하위 명령과, 목록 조회와 검색 결과를 나란히 보여주는 로컬 웹 UI 포함
필요한 것: MemoryLake API 키 · memorylake CLI · Python 3.9+
실행
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/project-roster-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
실행 영상 보기 · 실제 녹화, 편집 없음
관련 사용 사례
자주 묻는 질문
전체 프로젝트 팀이 동일한 기억 풀을 공유할 수 있나요?
전체 프로젝트 팀이 동일한 기억 풀을 공유할 수 있나요?
네. MemoryLake는 역할 기반 접근 제어를 통해 공유 팀 작업 공간을 지원합니다. 프로젝트 관리자는 특정 기억 세트를 읽고 쓸 수 있는 사람을 제어할 수 있습니다 — 민감한 예산 또는 인사 결정을 일반 프로젝트 이력과 분리하여 유지하는 데 유용합니다.
이것이 Jira나 Asana와 같은 프로젝트 관리 도구와 어떻게 다른가요?
이것이 Jira나 Asana와 같은 프로젝트 관리 도구와 어떻게 다른가요?
MemoryLake는 프로젝트 관리 도구가 아닙니다 — AI를 위한 기억 레이어입니다. 프로젝트 관리 도구 내부의 컨텍스트를 AI가 접근할 수 있게 하고, AI 지원 세션에서 발생하는 추론과 결정을 보존하여 PM 도구가 결코 포착하지 못하는 내용을 담고 있습니다. 두 가지가 함께 작동합니다.
우리 팀이 이미 사용하는 AI 도구와 호환되나요?
우리 팀이 이미 사용하는 AI 도구와 호환되나요?
MemoryLake는 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 및 API를 통해 접근할 수 있는 모든 모델과 함께 작동합니다. 서로 다른 팀원들이 서로 다른 AI 도구를 사용하더라도 동일한 공유 프로젝트 기억에서 정보를 끌어낼 수 있습니다.