agentmemory: あらゆるコーディングLLMエージェントのための、永続的でトークン効率の高いメモリ

agentmemory – AIコーディングエージェントのための永続的メモリ

概要 – agentmemoryは、大規模言語モデル（LLM）ベースのコーディングアシスタント（Claude Code, GitHub Copilot CLI, Gemini CLI, Codex CLI, Cursor, など）と併用するセルフホスト型のメモリエンジンです。エージェントの動作を自動的に記録し、情報を検索可能なストアに圧縮して保存し、次にエージェントが実行される際に適切なコンテキストを注入します。これにより、コードベース、認証設定、または過去のバグについて、再度説明する必要がなくなります。

主なアイデア

  • iii engine (v0.11.2) をベースに構築されており、SQLiteのみを使用します。外部のベクトルDBは不要です。
  • ハイブリッド検索：BM25 + ローカル埋め込み (all-MiniLM-L6-v2) + グラフベースのRRF融合。
  • 12個の組み込みフックによる自動キャプチャ。手動の add() 呼び出しは不要です。
  • マルチエージェント対応：単一のメモリサーバー (agentmemory をポート 3111 で実行) が、MCPまたはHTTP互換のエージェントすべてにサービスを提供でき、複数のエージェント間で同じ知識ベースを共有できます。
  • ライフサイクル管理：ストアを最新かつトークン効率の高い状態に保つため、4段階の集約、減衰、および自動忘却機能を提供します。

インストールとクイックスタート

# グローバルインストール (agentmemory コマンドを追加)
npm install -g @agentmemory/agentmemory
# メモリサーバーの起動 (デフォルトのデータディレクトリはOSのapp-dataフォルダの下)
agentmemory                     # → :3111 で待機
# サンプルセッションをシードし、想起能力を検証するデモを実行
agentmemory demo               # または: agentmemory demo --serve
# コーディングエージェントをメモリサーバーに接続
agentmemory connect claude-code   # copilot-cli, codex, cursor, gemini-cli, などに動作します

npx @agentmemory/agentmemory を使用して、単発で実行することも可能です。初回実行時に、指定された iii engine が ~/.agentmemory/bin にインストールされます。

サポートされているエージェント – MCP (Memory-Control-Protocol) またはシンプルな REST API を実装しているツールであれば、どのようなツールでも利用可能です。README には、Claude Code, GitHub Copilot CLI, OpenClaw, Hermes, pi, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, Aider, Warp, など、54個の統合例が記載されています。

ベンチマーク

メトリック 結果
Recall @5 (LongMemEval-S, 500 Q) 95.2 %
Recall @10 98.6 %
MRR 88.2 %
フルコンテキストの貼り付けと比較したトークン節約量 ~170 K tokens/yr (≈ $10/yr)
検索レイテンシ (top-5) 14 ms
Hybrid vs grep ベースライン (coding-agent-life-v1) 100 % top-5 ヒット率、1,000 ms レイテンシ vs 0 ms grep

プロジェクトには、保存されたメモリを検査するためのリアルタイムビューア (localhost:3113) と、codegraph, Understand Anything, Graphify のようなグラフインデックスツールと組み合わせるための「レシピ」も用意されています。

なぜ重要なのか

  • トークン経済性 – 過去のやり取りを要約・再利用することで、エージェントはモデルのコンテキストウィンドウ内に収まり、APIコストを劇的に削減できます。
  • 開発者生産性 – 長い設定ファイルや認証ロジックをコピー＆ペーストしたり、再度説明したりする必要がはありません。エージェントが以前のセッションをむしろ自動的に想起します。
  • マルチエージェント連携 – 単一のメモリサーバーを異なるエージェント間で共有することで、連携されたワークフローを実現できます。

ヘルプ – リポジトリには、完全な変更履歴、ベンチマーク文書、評価用ハーネス、そして 1.3k 以上のスターを獲得した design-doc gist が含まれています。Issue は GitHub 上で報告できます。CI はすべての push に対して実行されます。

上記の情報はすべてリポジトリの README から直接引用されています。追加の機能については推測していません。

Sources