왜 WOS인가

AI 에이전트를 위한 장기 기억.

WOS는 기억 API입니다. 사용자의 기억을 한 번 저장해두고, 매 쿼리마다 관련된 것만 회수해 모델의 프롬프트에 넣습니다.

언어가 달라도 검색 품질이 같습니다. 저장 언어와 질문 언어를 교차한 70개 조합에서 recall@5 95.2%로 측정했습니다. 저장량과 무관하게 한 쿼리는 작고 제한된 컨텍스트로 돌아오고, 당신의 저장된 기억 위엔 어떤 모델도 돌지 않습니다.

주요 동작

  • store - 사용자의 기억 하나를 저장합니다.
  • recall - 쿼리에 필요한 기억을 한 번에 회수합니다. 주로 쓰는 호출입니다.
  • search - 저장된 기억에 대한 원시 의미 검색입니다.
  • supersede - 오래된 기억을 갱신하거나 교체합니다.
  • forget - 기억 하나 또는 사용자 전체를 삭제합니다 (GDPR).
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컨텍스트 윈도를 넘어서.

WOS는 어떤 LLM 컨텍스트 윈도보다도 큰 140만 토큰 히스토리에서도 회수하고, 여전히 ~1,470 토큰의 짧은 조각만 돌려줍니다.

에이전트의 기억은 프롬프트에 들어가는 양에 갇히지 않습니다. 전부 보관하고 중요한 것만 회수합니다. 히스토리가 아무리 커져도 마찬가지입니다.

프라이버시

비공개, 그리고 당신의 것.

데이터는 당신의 저장소에 머뭅니다. 저희는 그것으로 학습하지도, 열람하지도, 재사용하지도 않습니다 - 회수할 수 있게 정리만 합니다.

  • BYOK. LLM 키는 요청마다 전달되며 저장되지 않습니다.
  • 격리. 기억은 워크스페이스별, 그리고 저장소(user_id)별로 분리됩니다.
  • GDPR 삭제. 한 번의 호출로 사용자를 지웁니다 - 기억·이미지·개정 이력까지, 남는 것 없이.

왜 WOS인가

  • 세 개의 모델, 하나의 계보. WOS 모델은 사람이 지식을 지녀 온 방식에서 이름을 땁니다 - Tablet, Scroll, Book. 돌판, 두루마리, 제본된 책. 뒤로 갈수록 엔진이 에이전트를 위해 해내는 일이 늘어납니다.
  • 우리에게 $2, LLM에선 그 몇 배를 아낍니다. WOS는 매 프롬프트에 전체 히스토리를 욱여넣는 대신, 쿼리당 ~1,000개의 관련 토큰만 LLM에 전달합니다. 그 격차는 막대하고, 히스토리가 커질수록 더 벌어집니다.
  • 모든 언어, 같은 정확도. 사용자가 日本語, 中文, Español, English 무엇으로 적어도 검색 품질이 동일합니다. 저장 언어와 질문 언어를 교차한 70개 조합을 격자로 만들어 재고, 그 숫자를 공개합니다. recall@5 95.2%입니다.
  • 당신의 기억 위엔 모델이 돌지 않습니다.EN 보내신 것을 고쳐 쓰지 않고, 엔진은 저렴하고 빠르고 결정론적입니다. 당신의 저장된 기억 위에선 어떤 모델도 돌지 않습니다. Tablet은 모델을 전혀 쓰지 않고, Scroll·Book은 더 나은 결과를 위해 엔진 둘레에 모델을 더하지만, 그 모델은 당신의 질문만 볼 뿐 저장한
  • 67.5%, 재어서 나온 숫자입니다. BEAM 1M 에서 67.5%입니다. 5회 독립 실행 평균이고(σ 0.22%, 고른 회차 없음), gpt-4.1-mini 가 벤치마크 자체의 판정 프롬프트로 채점했습니다.
  • 모델당 토큰 단가 둘, 요청당 $0.0001. 100만 토큰 단가에 요청당 $0.0001을 더해, 쓴 만큼만. 구독도, 저장료도, 기억 개수 제한도 없습니다. 에이전트가 쓰고 읽을 때만 내고 - 기억하고 있는 것에는 내지 않습니다.

개발자

  • 세 번의 호출: 저장, 회수, 답변. 하나의 API. recall() 호출이 단기·장기 기억과 주변 컨텍스트를 한 번의 왕복으로 돌려줘, 프롬프트에 바로 넣을 수 있습니다.
  • 5분 안에 첫 recall. 키 하나, 설치 한 줄, 호출 세 번이면 에이전트에 기억이 생깁니다. 이 페이지의 모든 코드는 실제로 실행해 검증했고, 응답도 실물 그대로입니다.
  • 저장소 - 만들고, 보고, 지우기.EN 저장소 는 저장·회수의 단위인 user_id - 최종 사용자·에이전트·주제마다 격리된 기억 공간 하나입니다. 저장소는 명시적 이라 저장·회수 전에 먼저 만들어야 하고, 아니면 404 가 돌아옵니다. 모든 계정엔 default 저장소가 기본으로 있어 만들지 않고도 바로 시작할 수
  • 반복되는 리콜은 10분의 1 가격으로.EN 요청당 옵트인하면 WOS가 검색 결과를 쿼리 텍스트 기준으로 캐시합니다. 규칙은 LLM 프롬프트 캐싱과 동일한 프리픽스 방식입니다. 캐시가 살아 있는 동안 반복되거나 이어지는 쿼리는 이전 결과를 재사용하고, 캐시된 부분은 정상 토큰 단가의 10%로 청구됩니다.
  • 누가 한 말인지 아는 기억.EN 사람의 기억은 사람 단위로 움직입니다. 밥이 뭘 약속했는지, 내가 뭘 하기로 했는지. 기억마다 화자를 달아주면 에이전트도 똑같이 기억합니다. 모든 태블릿·스크롤 모델에서 동일하게 동작합니다.
  • 이미지EN 기억은 이미지을 담을 수 있습니다. 엔진이 이미지을 색인하므로, 캡션·제목·대체 텍스트가 없어도 어떤 언어의 글 질의로 찾힙니다.
  • verifyEN verify 는 검색을 여러 번 돌게 합니다. 각 회차는 앞 회차가 돌려준 것을 제외하므로, 두 번째 회차는 첫 회차가 못 닿은 기억에 닿습니다.
  • lineageEN 기억 하나가 고쳐져 온 이력을 오래된 순으로 돌려줍니다. revisions 가 저장소 전체가 얼마나 움직였는지라면, 이쪽은 사실 하나에 무슨 일이 있었는지입니다.
  • 모든 AI 도구 안의 내 기억EN 명령 한 줄이면 Claude Code, Claude Desktop, Cursor 등 모든 MCP 호스트가 WOS 계정 기반 장기기억을 갖습니다. 통합 코드는 필요 없습니다. 에이전트가 기억 도구 9개를 받아 스스로 판단해 씁니다.
  • EngramsEN 모델이 호출하는 회수 도구 - 같은 기억 위에서 서로 다른 검색 전략을 씁니다. 하나만 쓰거나 여러 개를 동시에 호출하세요.
  • 모든 엔드포인트, 하나의 Base URL.EN SDK 없이도 됩니다 - 어떤 HTTP 클라이언트든 가능. Base URL https://api.wontopos.com , 인증은 X-API-Key 헤더, 입출력은 JSON. 기억 작업은 POST, 저장소 관리는 /collection 에 POST / GET / DELETE
  • 기능은 모두에게 동일. 티어는 한도만 올립니다.EN 모든 티어가 같은 엔진을 씁니다 - 같은 recall 품질, 같은 다국어, 모든 메서드. Tier 5까지는 누적 충전액이 쌓이면 신청이나 영업 통화 없이 자동으로 올라갑니다. Enterprise(Tier 6)만 예외입니다.
  • 문제가 생겼을 때.EN 에러는 안정적인 type , 사람이 읽는 메시지, 그리고 문의 시 함께 보낼 수 있는 request_id 가 담긴 JSON 봉투로 옵니다.
  • Won 은 기억을 읽는 쪽을 위한 것입니다.EN 이 API 의 대부분은 기억으로 답합니다. Won 은 기억에 대해 답합니다. 한 저장소가 얼마나 고쳐졌는지, 어디까지 믿어도 되는지입니다. 읽기 전용이고, 무료이며, 검색과 분리되어 있습니다.
  • Python - 모든 메서드, 세 그룹.EN Python - 모든 메서드, 세 그룹. 쓰고, 읽고, 지우고. 아래 모든 예제는 2026-08-01 라이브 API에서 실제로 실행했고, 응답은 실물 그대로입니다.
  • TypeScript - 모든 메서드, 세 그룹.EN TypeScript - 모든 메서드, 세 그룹. 쓰고, 읽고, 지우고. 아래 모든 예제는 2026-08-01 라이브 API에서 실제로 실행했고, 응답은 실물 그대로입니다.
  • Rust - 모든 메서드, 세 그룹.EN Rust - 모든 메서드, 세 그룹. 쓰고, 읽고, 지우고. 아래 모든 예제는 2026-08-01 라이브 API에서 실제로 실행했고, 응답은 실물 그대로입니다.
  • curl - 설치 없이, 같은 메서드.EN 설치할 SDK가 없습니다 - 어떤 HTTP 클라이언트든 됩니다. 키만 한 번 설정하면 SDK가 감싸는 그 엔드포인트를 그대로 호출합니다. Base URL https://api.wontopos.com , 인증은 X-API-Key , 입출력은 JSON.
  • Time_awarenessEN 호출마다 고르는 전달 형식. 형식을 지원하는 모델(Scroll 1.2 이상)에서 아무 호출에나 form ( memoir 또는 archive )을 넘기면 - 그냥 검색이든 recall이든 엔그램이든 - 그 응답이 그 방식으로 렌더링되어 돌아옵니다. SDK에서는 tz 처럼 form
  • deep_recallEN 멀티홉 회수. 기억 사이의 연결을 따라가 단일 검색이 놓칠 맥락을 끌어옵니다. 기억이 서로를 참조할 때(사람 → 프로젝트 → 세부) 가장 좋습니다. 최대 ~12개.
  • timelineEN 시간순 회수. 관련도가 아니라 사건 발생 시점 기준 최신순으로 정렬해 반환합니다. "언제 X했지", 이력, 순서 질문에. 최대 15개.
  • gatherEN 넓은 수집. deep_recall보다 더 넓게 훑습니다. 한 사람·프로젝트·주제 관련된 걸 한 번에 다 모을 때. 최대 ~18개.
  • equilibriumEN 드리프트 교정. 대화가 길어지면 답변이 반복되거나, 납작해지거나, 직전에 하던 얘기 주위만 맴돌기 시작합니다. 이 엔그램은 폭을 되돌립니다. 그럴 때 쓰십시오. 특정 사실을 찾을 때는 쿼리에 더 가까이 붙는 deep_recall이나 gather가 맞습니다. 최대 12개를 돌려줍니다.
  • tone_stabilizerEN 자기 목소리. 대화가 길어지면 어시스턴트가 평소 결에서 벗어납니다. 답이 늘어지고, 보고서처럼 바뀌고, 최근 구간의 분위기를 띱니다. 일반적인 자기 회상은 이를 더 악화시킵니다. 현재 상태와 비슷한 것을 찾기 때문에 가장 최근 발화를 성격인 것처럼 돌려주기 때문입니다. 이 엔그램은
  • 이 키가 얼마를 썼고, 얼마가 남았는지EN usage 는 "계속해도 되나"에 답합니다. 이 키 자신의 누적 비용, 이 키가 속한 워크스페이스의 기간별 비용, 그 기간 안에서 저장소마다 든 비용, 그리고 다음 호출을 좌우하는 선불 잔액을 돌려줍니다.
  • 저장소가 얼마나 고쳐졌는지EN revisions 는 revised 와 total 로 답합니다. 저장소에 든 기억 가운데 몇 개가 쓰인 뒤에 바뀌었는지입니다. 중요한 일을 기억에 기대기 전에, 또는 떠올린 사실이 지금 사용자가 하는 말과 어긋날 때 물어볼 만합니다. 열에 셋이 갈아치워진 저장소는 아무도 손대지

부가기능

  • 부가기능EN API의 완전한 기계 판독용 지도 - 모든 엔드포인트, 요청, 응답, 에러.